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LAST: 语言模型感知的语音分词
原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种跨模态的语音和语言模型，利用新型分词器提升语音翻译和自然语言处理的性能。研究表明，分词器的选择对模型效果和训练成本有显著影响，尤其在多语言环境中，优化分词器能显著提高性能和效率。
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关键要点
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提出了一种跨模态的语音和语言模型，使用两种不同的离散标记器处理语音和文本模态。
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新型分词器基于语义，使用词干增强子词形成，显著提高了NLP模型的收敛速度和嵌入质量。
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SpeechTokenizer在语音重构和零样本语音合成任务中表现优异，相较于传统方法有显著优势。
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通过结合大型语言模型，改进了上下文化的语音识别模型，显著提高了性能。
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研究表明，分词器的选择对模型的下游性能和训练成本有显著影响，尤其在多语言环境中。
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在训练多语言LLMs时，使用英语分词器会导致性能下降和额外的训练成本。
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通过学习词边界的分词方式在稀有词预测中表现优于传统子词和字节/字符模型。
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在三项预测任务中，使用音素单元和DAU分词显示了显著的性能和速度改进。
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延伸问答
什么是跨模态的语音和语言模型？
跨模态的语音和语言模型是利用不同的离散标记器处理语音和文本模态，以提升语音翻译和自然语言处理的性能。
新型分词器如何提高NLP模型的性能？
新型分词器基于语义，使用词干增强子词形成，显著提高了模型的收敛速度和嵌入质量。
分词器的选择对模型性能有什么影响？
分词器的选择显著影响模型的下游性能和训练成本，尤其在多语言环境中，选择不当会导致性能下降和额外成本。
SpeechTokenizer在语音合成任务中的表现如何？
SpeechTokenizer在语音重构和零样本语音合成任务中表现优异，相较于传统方法有显著优势。
多语言LLMs训练中使用英语分词器的后果是什么？
在多语言LLMs训练中使用英语分词器会导致性能下降和高达68%的额外训练成本。
如何通过学习词边界来改善稀有词预测？
通过学习词边界的分词方式，在稀有词预测中表现优于传统子词和字节/字符模型，效果提升达到30倍。
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