Samba-asr geavanceerde spraakherkenning die gebruikmaakt van gestructureerde toestandsruimtemodellen

Samba-asr state-of-the-art speech recognition leveraging structured state-space models

January 6, 2025

Auteurs: Syed Abdul Gaffar Shakhadri, Kruthika KR, Kartik Basavaraj Angadi

cs.AI

Samenvatting

Wij stellen Samba ASR voor, het eerste geavanceerde Automatische Spraakherkenning (ASR) model dat gebruikmaakt van de innovatieve Mamba-architectuur als zowel encoder als decoder, gebouwd op de basis van toestandsruimtemodellen (SSM's). In tegenstelling tot op transformers gebaseerde ASR-modellen, die vertrouwen op zelfaandachtsmechanismen om afhankelijkheden vast te leggen, modelleert Samba ASR effectief zowel lokale als globale temporele afhankelijkheden met behulp van efficiënte toestandsruimtedynamica, wat opmerkelijke prestatiewinsten oplevert. Door de beperkingen van transformers aan te pakken, zoals kwadratische schaling met invoerlengte en moeilijkheden bij het omgaan met langeafhankelijkheden, bereikt Samba ASR superieure nauwkeurigheid en efficiëntie. Experimentele resultaten tonen aan dat Samba ASR bestaande open-source transformer-gebaseerde ASR-modellen overtreft op verschillende standaard benchmarks, waardoor het wordt gevestigd als de nieuwe state of the art in ASR. Uitgebreide evaluaties op benchmark datasets tonen significante verbeteringen in het Word Error Rate (WER), met concurrerende prestaties zelfs in scenario's met beperkte bronnen. Bovendien maken de rekenkundige efficiëntie en parameteroptimalisatie van de Mamba-architectuur van Samba ASR een schaalbare en robuuste oplossing voor diverse ASR-taken. Onze bijdragen omvatten: een nieuwe Samba ASR-architectuur die de superioriteit van SSM's ten opzichte van op transformers gebaseerde modellen voor spraaksequentieverwerking aantoont. Een uitgebreide evaluatie op openbare benchmarks die state-of-the-art prestaties laat zien. Een analyse van rekenkundige efficiëntie, robuustheid tegen ruis en sequentiegeneralisatie. Dit werk benadrukt de levensvatbaarheid van Mamba SSM's als een transformer-vrij alternatief voor efficiënte en nauwkeurige ASR. Door gebruik te maken van vooruitgang in toestandsruimtemodellering, stelt Samba ASR een nieuwe norm voor ASR-prestaties en toekomstig onderzoek.

English

We propose Samba ASR, the first state-of-the-art Automatic Speech Recognition (ASR) model leveraging the novel Mamba architecture as both encoder and decoder, built on the foundation of state-space models (SSMs). Unlike transformer-based ASR models, which rely on self-attention mechanisms to capture dependencies, Samba ASR effectively models both local and global temporal dependencies using efficient state-space dynamics, achieving remarkable performance gains. By addressing the limitations of transformers, such as quadratic scaling with input length and difficulty in handling long-range dependencies, Samba ASR achieves superior accuracy and efficiency. Experimental results demonstrate that Samba ASR surpasses existing open-source transformer-based ASR models across various standard benchmarks, establishing it as the new state of the art in ASR. Extensive evaluations on benchmark datasets show significant improvements in Word Error Rate (WER), with competitive performance even in low-resource scenarios. Furthermore, the computational efficiency and parameter optimization of the Mamba architecture make Samba ASR a scalable and robust solution for diverse ASR tasks. Our contributions include: A new Samba ASR architecture demonstrating the superiority of SSMs over transformer-based models for speech sequence processing. A comprehensive evaluation on public benchmarks showcasing state-of-the-art performance. An analysis of computational efficiency, robustness to noise, and sequence generalization. This work highlights the viability of Mamba SSMs as a transformer-free alternative for efficient and accurate ASR. By leveraging state-space modeling advancements, Samba ASR sets a new benchmark for ASR performance and future research.