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  1. 研究報告
  2. 音声言語情報処理(SLP)
  3. 2026
  4. 2026-SLP-159

共有IPAエキスパートを持つswitch Conformerによる多言語音声認識

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2007684
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2007684
59752dc3-ca83-4315-9936-9188319daf97
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLP26159115.pdf IPSJ-SLP26159115.pdf (1.1 MB)
 2028年2月24日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2026 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, SLP:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2026-02-24
タイトル
言語 ja
タイトル 共有IPAエキスパートを持つswitch Conformerによる多言語音声認識
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 SLP
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
NTT
著者所属
NTT
著者所属
京都大学情報学研究科
著者名 三村,正人

× 三村,正人

三村,正人

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Lee,Jaeyoung

× Lee,Jaeyoung

Lee,Jaeyoung

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河原,達也

× 河原,達也

河原,達也

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 多言語対応のend-to-end音声認識(ASR)は、言語ごとに異なる文字体系、語彙、文法構造を扱う必要があるため、大きな課題を伴う。既存手法の多くは、言語間で十分な性能を得るために大規模モデルに依存しており、その結果、高い計算コストを要する。本研究では、この問題に対処するため、標準的なConformerとほぼ同等の推論コストを維持しつつ、モデル容量を拡張可能なSwitch Conformerを提案する。本手法では、各Conformerブロック内のFFNモジュールを、独立した複数のエキスパートからなる疎なmixtureに置き換え、入力ごとに1つのエキスパートのみを活性化することで、言語に依存した特徴を効率的にモデリングする。さらに、音素レベルの教師信号を用いて学習された共有エキスパートを導入し、言語に依存しない普遍的な音声特性を捉える。CommonVoiceデータセットを用いたストリーミングASRの実験により、これらのエキスパートが相互に補完的に機能し、追加される有効パラメータ数を最小限に抑えながら、ベースラインのConformerを上回る性能を達成することを示した。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10442647
書誌情報 研究報告音声言語情報処理(SLP)

巻 2026-SLP-159, 号 115, p. 1-7, 発行日 2026-02-24
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8663
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2026-02-18 10:53:17.821875
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