开源|业界首个应用落地的非自回归端到端语音识别模型,推理效率可提升10倍
近期,阿里巴巴达摩院发布新一代语音识别模型Paraformer,这是业界首个应用落地的非自回归端到端语音识别模型,在推理效率上最高可较传统模型提升10倍,且识别准确率在多个权威数据集上名列第一。目前,该模型于魔搭社区面向全社会开源,适用语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等众多场景。01下一代语音识别模型:从自回归到非自回归的探索语音作为最自然的交流途径, 一直是人机交互重要研究领域。当前语....

INTERSPEECH 2022论文解读|Paraformer: 高识别率、高计算效率的单轮非自回归端到端语音识别模型
INTERSPEECH 是由国际语音通讯协会(International Speech Communication Association, ISCA)创办的语音信号处理领域顶级旗舰国际会议。历届 INTERSPEECH 会议都备受全球各地语音语言领域人士的广泛关注。本文介绍一种具有高识别率与计算效率的单轮非自回归模型 Paraformer。该论文已被 INTERSPEECH 2022 接收。近....

INTERSPEECH 2022论文解读|Paraformer: 高识别率、高计算效率的单轮非自回归端到端语音识别模型
针对 Transoformer 模型自回归生成文字的低计算效率的缺陷,学术界提出了非自回归模型来并行地输出目标文字(如图1所示)。根据生成目标文字时的迭代轮数,非自回归模型分为:多轮迭代式与单轮非自回归模型。迭代式非自回归模型,主要为 Mask-Predict 模式[2],训练时,将输入文字随机掩码,通过周边信息预测当前文字。解码时,采用多轮迭代的方式逐步生成目标文字;计算复杂度与迭代轮数有关(....

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