Vi föreslår en helt konvolutionell sekvens-till-sekvens kodararkitektur med en enkel och effektiv dekoder. Vår modell förbättrar WER på LibriSpeech samtidigt som den är en storleksordning som är effektivare än en stark RNN baslinje. Nyckeln till vårt tillvägagångssätt är ett tidsdjupt separat konvolutionsblock som dramatiskt minskar antalet parametrar i modellen samtidigt som det mottagliga fältet hålls stort. Vi ger också en stabil och effektiv strålsökningsprocedur som gör det möjligt för oss att effektivt integrera en språkmodell. Tillsammans med en konvolutionell språkmodell, vår tidsdjupa separable convolution arkitektur förbättrar med mer än 22% relativ WER över de bästa tidigare rapporterade sekvens-till-sekvens resultat på bullriga LibriSpeech test uppsättning.
Vår arkitektur använder Time-depth Separable convolution (TDS) REF som den centrala byggstenen.
Sequence-to-Sequence Speech Recognition with Time-Depth Separable Convolutions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}