arXiv 论文：多语言语音解析中中间神经网络的剪枝研究
原文标题：When Can You Prune Your Network? A Study of Intermediate Neurons in Multilingual Speech Parsing
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该论文研究端到端语音解析中中间神经网络的作用，提出一种更简洁的架构，移除中间 NN 单元后参数减少 12%，在 ASR 与解析任务上性能相当或更优。研究在法语及中低资源语言斯洛文尼亚语和 Naija 语上评估，并分析训练数据规模与预训练语音编码器中间层的影响。
- 问题
- 端到端语音解析中中间神经网络是否必要，能否在减参的同时保持性能。
- 方法
- 提出移除中间 NN 单元的简化端到端架构，并分析预训练编码器冻结时的表征差距。
- 结果
- 参数减少 12%，ASR 与解析性能相当或更优；在法语、斯洛文尼亚语、Naija 语上评估。
- 影响
- 做多语言语音解析的团队可据此砍掉中间模块、降低部署成本，但需确认低资源语种表现。
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