MULTILINGUAL AND FULLY NON-AUTOREGRESSIVE ASR WITH LARGE LANGUAGE MODEL FUSION

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本文是LLM系列文章,针对《MULTILINGUAL AND FULLY NON-AUTOREGRESSIVE ASR WITH LARGE LANGUAGE MODEL FUSION: A COMPREHENSIVE STUDY》的翻译。

基于大语言模型融合的多语言完全非自主ASR的综合研究

摘要

在大模型时代,解码的自回归性质往往导致延迟成为一个重要的瓶颈。我们提出了一种非自回归LM融合ASR系统,该系统有效地利用了加速器硬件的并行化能力。我们的方法在每段评分模式中结合了通用语音模型(USM)和PaLM 2语言模型,在FLEURS和YouTube字幕上,所有语言的平均相对WER提高了10.8%和3.6%。此外,我们的综合消融研究分析了LLM大小、上下文长度、词汇大小、融合方法等关键参数。例如,我们探讨了LLM大小在128M到340B参数范围内对ASR性能的影响。这项研究为影响实际大规模LM融合语音识别系统有效性的因素提供了有价值的见解。

1 引言

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船载 OpenHarmony AIS 航海工作台:告警与防碰撞预警系统 船载OpenHarmony AIS航海工作台的告警与防碰撞系统,集成十余类告警(超速、偏航、会遇、SOS等),通过网格空间索引实现高效邻近判定,保障实时性。告警管理器统一调度规则、去重、通知与日志,支持悬浮球、语音、跑马灯、弹窗多渠道触达,确保航行安全。SOS紧急通道独立运行,避免干扰。系统设计强调性能优化与多场景适配,为航海安全提供核心支撑。 阅读详情

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