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SC-MoE：用于统一流式和非流式代码切换 ASR 的切换变压器混合专家
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种流式多语言Conformer模型，结合MoE层以提高推理效率，在12种语言上相对WER改进11.9%。研究引入新的解缠损失函数，解决代码切换挑战，验证其在端到端自动语音识别中的优越性。SpeechMoE模型通过稀疏L1损失和平均重要性损失，在计算成本相当的情况下，相对CER改进7.0%-23.0%。
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关键要点
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提出了一种流式的多语言Conformer模型，结合MoE层以提高推理效率。
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在12种语言上评估，相对于基线获得11.9%的相对WER改进。
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引入新的解缠损失函数，解决代码切换现象带来的挑战。
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SpeechMoE模型通过稀疏L1损失和平均重要性损失，在计算成本相当的情况下，相对CER改进7.0%-23.0%。
❓
延伸问答
SC-MoE模型的主要创新点是什么？
SC-MoE模型结合了MoE层以提高推理效率，并引入了解缠损失函数来解决代码切换问题。
该模型在多语言识别中的表现如何？
在12种语言上，SC-MoE模型相对于基线获得了11.9%的相对WER改进。
SC-MoE模型如何处理代码切换现象？
通过引入新的解缠损失函数，SC-MoE模型有效解决了代码切换带来的挑战。
SpeechMoE模型的计算效率如何？
SpeechMoE模型在计算成本相当的情况下，相对CER改进了7.0%-23.0%。
SC-MoE模型的设计目标是什么？
SC-MoE模型旨在促进无损耗部署的语音基础模型的扩展研究。
SC-MoE模型的应用场景有哪些？
该模型主要应用于端到端自动语音识别（ASR）中，尤其是在多语言和代码切换的场景。
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