Aug, 2021

高效的构象器：渐进式下采样和分组注意力用于自动语音识别

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TL;DR本文介绍了如何通过引入逐渐下采样的机制和新颖的分组注意力机制将 Conformer 架构的复杂性降至与有限计算预算相适应的情况。在 LibriSpeech 数据集上进行的实验说明，该架构相比于 Conformer 速度更快，性能更好，且包含更少的参数。
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发现论文，激发创造
  • Squeezeformer：自动语音识别的高效 Transformer

    通过重新审视 Conformer 架构的设计选择，我们提出了 Squeezeformer 模型，展示其在同一训练方案下一致优于当前最先进的 ASR 模型，取得了 7.5％，6.5％和 6.0％的字错率（WER）结果，比具有相同数量的 FLOPs 的 Conformer-CTC 更好 3.1％，1.4％和 0.6％。

    Jun, 2022

  • 语音识别的稀疏深度 Conformer 模型

    本研究提出了一种基于 Conformer 的深度稀疏自注意力机制的自动语音识别模型，能有效提高长序列数据的表达能力和提高识别率。

    Sep, 2022

  • HyperConformer：用于高效语音识别的多头超级混合器

    本文介绍了一种名为 HyperConformer 的语音识别结构，它通过引入高效的 HyperMixer 机制，实现了对于长输入序列较为经济的全局交互建模，并在可获得的训练数据限制下达到与或高于传统结构 Conformer 相似的识别表现。

    May, 2023

  • 实用 Conformer：优化 Conformer 的大小，速度和 FLOPs，用于设备和云 ASR

    本文提出了一种优化的 conformer 模型，通过替换低层 conformer 块、策略性缩小架构和利用 RNNAttention-Performer 等方式，优化内部状态数量，降低推理延迟。通过级联编码器，我们发现这些优化可以将延迟降低 6.8 倍，并保持合适的精度，可以作为独立的编码器或高性能 ASR 流水线的第一部分。

    Mar, 2023

  • Conformer: 卷积增强变压器（Convolution-augmented Transformer）用于语音识别

    本文提出了一种名为 Conformer 的语音识别（Automatic Speech Recognition）模型，结合了 Transformer 和卷积神经网络 (Convolution neural network) 的优点，在参数更少的情况下实现对于语音序列的局部和全局依赖的建模，并在 LibriSpeech benchmark 测试中取得了 2.1%/4.3%（未使用语言模型）和 1.9%/3.9%（使用外部语言模型）的字错率（Word Error Rate），表现超越了之前的基于 Transformer 和 CNN 的模型。

    May, 2020

  • 使用 Conformers 的端到端音视频语音识别

    本文提出一种基于混合 CTC / 注意力模型的 ResNet-18 和卷积扩充变压器 (Conformer)，可以进行端到端的训练。在语音识别方面取得了具有突破性的进展，实现了最先进效果。

    Feb, 2021

  • 将连接时序汇总添加到 Conformer 中，以提高其解码效率，用于语音识别

    本研究提出了一种新的” 连接时序总结 “(CTS) 方法，它可以减少 Conformer 模型中 attention decoder 所需的 frames 数，提高解码效率，并且它能够在不损失 ASR 准确性的情况下降低解码预算，提高识别准确度.

    Apr, 2022

  • Branchformer: 并行 MLP-Attention 结构用于语音识别和理解中的局部和全局上下文抓取

    本文章提出一种基于自注意力机制和 MLP 模块的可定制语音转录模型 Branchformer，其可以同时提取全局和局部依赖关系，并且在多项基准测试上均胜过了 Transformer 和 cgMLP，与 Conformer 的表现相当。此外，该模型具有双分支结构，可以降低计算复杂度。

    Jul, 2022

  • 使用 Conformer 进行连续语音分离

    本文研究使用 Transformer 和 Conformer 代替递归神经网络在语音分离领域中来提取单个说话者的混合语音，以连续语音分离为主要研究方向，通过在 LibriCSS 数据集上的实验，证明所提模型在语音分离任务中具有最优表现。

    Aug, 2020

  • 基于 Conformer 的鲁棒自动语音识别模型

    本研究采用基于 Conformer 的声学模型解决了自动语音识别中的鲁棒性问题，并在 CHiME-4 语料库的单声道 ASR 任务中经过测试，其使用 utterance-wise 归一化和说话人自适应的方式，相比经典的 wide residual 双向长短时记忆网络，减小了 18.3% 的模型大小，训练时间减少了 79.6％且相对误差率比 WRBN 低 8.4%。

    Mar, 2022