开发者社区> 问答> 正文

RWKV-RNN-T语音识别声学模型在实时语音识别中有什么优势?

RWKV-RNN-T语音识别声学模型在实时语音识别中有什么优势?

展开
收起
夹心789 2024-06-24 20:00:46 35 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • RWKV-RNN-T语音识别声学模型在实时语音识别中的优势主要包括:
    1.低延迟:RWKV是一种线性attention模型,其前向计算可以写成RNN的形式,无需使用chunk,因此不会引入额外的延时。
    2.减少存储开销:推理时无需缓存历史chunk的Key,Value信息,降低了推理时的存储开销。
    3.性能接近Conformer:在延迟更小的前提下,RWKV-RNN-T可以取得与chunk-conformer接近的性能,展现了在低延迟限制下的出色识别准确率。

    2024-06-24 20:30:25
    赞同 2 展开评论 打赏
问答排行榜
最热
最新

相关电子书

更多
阿里云总监课第二期——Neural Network Language Model在语音识别中的应用 立即下载
阿里云总监课第二期——Latency Controlled-BLSTM模型在语音识别中的应用 立即下载
智能语音交互:阿里巴巴的研究与实践 立即下载