摘要

本文介绍了一种名为MULTI-CONVFORMER的新型自动语音识别（ASR）系统，该系统通过在Conformer架构中引入多个卷积核来增强对局部上下文的建模能力。Conformer是一种结合了多头部注意力和卷积的先进ASR模型，但传统上使用固定内核的卷积模块限制了其性能。MULTI-CONVFORMER通过使用多个卷积核并结合门控机制，有效地改善了局部依赖性的建模，实现了与现有Conformer变体（如CgMLP和E-Branchformer）相媲美甚至更好的性能，同时参数效率更高。实验结果显示，在多个数据集和不同建模范式下，MULTI-CONVFORMER能够实现高达8%的相对词错误率（WER）改进。

原理

MULTI-CONVFORMER的核心创新在于其卷积模块，该模块采用了多个不同大小的卷积核，以捕捉不同粒度的局部上下文信息。这些卷积核的输出通过一种称为Multi-kernel Convolutional Spatial Gating Unit（M-CSGU）的机制进行融合，该机制结合了门控技术，允许模型选择性地利用不同卷积核的信息。这种设计使得模型能够更灵活地处理输入数据，从而提高了对复杂语音信号的处理能力。此外，MULTI-CONVFORMER保持了Conformer的基本架构，包括多头部自注意力和位置前馈层，但通过替换卷积模块，显著提升了模型的性能和效率。

流程

MULTI-CONVFORMER的工作流程遵循典型的ASR模型结构，包括输入特征提取、编码器处理和输出解码。具体来说，输入的语音信号首先被转换为80维的对数梅尔特征，然后通过编码器模块。编码器由多个相同的层堆叠而成，每层包含多头部自注意力、位置前馈层和一个替换为MULTICONV的卷积模块。MULTICONV模块内部，输入首先被分为两部分，一部分经过层归一化和多个卷积处理，另一部分保持不变，随后两部分通过元素级乘法结合，形成一个门控输出。这种设计允许模型在处理局部上下文时更加灵活和高效。最终，编码器的输出被送入解码器，生成识别的文本序列。

应用

MULTI-CONVFORMER的先进性能使其在自动语音识别领域具有广泛的应用前景。由于其能够有效处理复杂的语音信号并减少词错误率，该模型可应用于各种语音识别系统，包括但不限于智能助手、语音翻译、语音命令识别和实时字幕生成。此外，其参数效率高的特点也使得该模型在资源受限的环境中具有更好的部署潜力。随着进一步的优化和扩展，MULTI-CONVFORMER有望成为下一代ASR系统的核心组件，推动语音技术在更多领域的应用。