Detail publikace
HyperConformer: Multi-head HyperMixer for Efficient Speech Recognition
Hypernetworks, HyperMixer, Efficient Auto- matic Speech Recognition, LibriSpeech,
SpeechBrain
Nejmodernější systémy ASR dosáhly slibných výsledků díky samostatnému modelování
lokálních a globálních interakcí. Zatímco první lze efektivně vypočítat, globální
interakce jsou obvykle modelovány pomocí mechanismů pozornosti, které jsou drahé
pro dlouhé vstupní sekvence. Zde to řešíme rozšířením HyperMixeru, účinné
alternativy k pozornosti vykazující lineární složitost, na architekturu Conformer
pro rozpoznávání řeči, což vede k HyperConformer. Konkrétně vícehlavý
HyperConformer dosahuje srovnatelného nebo vyššího výkonu rozpoznávání a zároveň
je efektivnější než Conformer, pokud jde o inferenční rychlost, paměť, počet
parametrů a dostupná trénovací data. HyperConformer dosahuje chybovosti slov 2,9
% na LibriSpeech test-clean s méně než 8M neurálními parametry a špičkovou pamětí
během trénování 5,7 GB, tudíž trénovatelný s dostupným hardwarem. Rychlost kodéru
je mezi 38 % u středně dlouhé řeči a 56 % u dlouhé řeči rychlejší než
ekvivalentní konformer.1)
@inproceedings{BUT187786,
author="MAI, F. and ZULUAGA-GOMEZ, J. and PARCOLLET, T. and MOTLÍČEK, P.",
title="HyperConformer: Multi-head HyperMixer for Efficient Speech Recognition",
booktitle="Proceedings of the Annual Conference of International Speech Communication Association, INTERSPEECH",
year="2023",
journal="Proceedings of Interspeech",
volume="2023",
number="08",
pages="2213--2217",
publisher="International Speech Communication Association",
address="Dublin",
doi="10.21437/Interspeech.2023-1611",
issn="1990-9772",
url="https://www.isca-archive.org/interspeech_2023/mai23_interspeech.pdf"
}