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语音标记器评估基准（STAB）
内容提要
本文研究了分词器对预训练语言模型在scriptio continua语言（如日语）下游性能的影响，发现Byte-Pair-Encoding和Unigram优于WordPiece。提出的TokenSplit模型在语音分离和转录任务中表现优异，SpeechTokenizer在语音大型语言模型训练中也展现了显著优势。通过建立SUPERB基准，验证了基础模型在语音处理中的潜力，并提出了新的LLN分词器LiB模型，显示出更高的效率。
关键要点
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研究分词器对预训练语言模型在scriptio continua语言下游性能的影响。
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Byte-Pair-Encoding和Unigram作为子词分割器优于WordPiece。
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提出TokenSplit模型，表现出色于语音分离和转录任务。
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SpeechTokenizer在语音大型语言模型训练中展现显著优势。
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建立SUPERB基准，验证基础模型在语音处理中的潜力。
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提出新的LLN分词器LiB模型，显示出更高的效率。
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LiB分词器优于现有的词级和BPE分词器，提供创新方法。
延伸问答
分词器对预训练语言模型的影响是什么？
分词器对预训练语言模型在scriptio continua语言下游性能有显著影响，Byte-Pair-Encoding和Unigram优于WordPiece。
TokenSplit模型的主要功能是什么？
TokenSplit模型用于语音分离和转录任务，能够通过输入掩码实现多任务训练。
SpeechTokenizer在语音模型训练中的优势是什么？
SpeechTokenizer在语音大型语言模型训练中表现出色，尤其在语音重构和零样本语音合成任务中具有显著优势。
什么是SUPERB基准，它的目的是什么？
SUPERB基准是一个用于评估语音处理任务通用模型的基准，结合了33个任务和22个数据集，提供多维度的综合评估。
LiB分词器相比于其他分词器有什么优势？
LiB分词器优于现有的词级和BPE分词器，能够自主学习综合词汇，有效减少标记和类型的数量。
如何提高端到端ASR系统的性能？
通过仔细选择标记数量，可以提升端到端ASR系统的性能，尤其是在使用音素单元和DAU分词时。
