29M参数流式语音识别模型Earlybird发布
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29M参数流式语音识别模型Earlybird发布
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AI 综述
Sahil Mahendrakar 提出 29M 参数的预测式流式语音识别模型 Earlybird（4 bit 量化后 16.8 MB），能在说话人说完单词前预测出该词。 在 LibriSpeech test-clean 上，Earlybird 的中位单词比说话人说完提前 90 ms 被正确预测，而已发布的流式模型要滞后 90 至 400 ms。在全部六个测试集上它都是最早输出的一方；同套有声书上 69% 的单词在结束前被正确预测，其他模型仅 3-25%。
AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新
最新进展11月11日 13:00
Earlybird：29M 参数的预测式流式语音识别模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.CLEarlybird：29M 参数的预测式流式语音识别模型
Earlybird 是一个 29M 参数（4 bit 量化后 16.8 MB）的流式语音识别模型，能在说话人说完单词前就预测出该词。在 LibriSpeech test-clean 上，中位单词比说话人说完提前 90 ms 被正确预测，而已发布的流式模型要滞后 90 至 400 ms。在全部六个测试集上它都是最早输出的一方，同套有声书上 69% 的单词在结束前被正确预测，其他模型仅 3-25%。
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