SLT2024で発表します。 arXiv

概要

ESPnetは実験の再現を行ったり、クラスター環境で実験を行うには非常に優れたツールですが、shell scriptの複雑さや種類の多さから、入門するための敷居がとても高いという問題がありました。 この問題に対応するため、ESPnetのレシピの多さや機能性を損なわずに、Pythonicな実装を可能にしました。 これによって、ESPnet入門の敷居がかなり下がったように感じています。（体感）

arXiv

準備中...

arXiv

概要

Autoregressive(AR)なデコード処理と、Non-Autoregressive(NAR)なデコード処理を組み合わせることで、それぞれが持つ弱みを消しあいながら、強みを生かしあうデコード処理を実現しました。 結果として、ARな処理と比較して精度をほとんど落とすことなく、大体12-13倍の高速化に成功しました。 このデコード処理のための特殊な学習は必要なく、学習済みのCTC/AttentionなARモデルをそのまま利用できることもメリットの一つです。 ESPnetに追加済みです。→ 5760

arXiv

準備中...