¿Qué es RNN-T (transductor) y cuál es su ventaja para streaming?

RNN-T (Transductor de Red Neuronal Recurrente) es una arquitectura de red neuronal diseñada para tareas de predicción secuencial, como el reconocimiento de voz. Combina una red recurrente para procesar la entrada de audio (codificador), una red para predecir salidas anteriores (red de predicción) y una red conjunta que combina estos dos flujos para generar el siguiente símbolo.

La ventaja del RNN-T para streaming es que el modelo puede operar en modo en línea, procesando el audio a medida que llega, sin necesidad de esperar a que termine todo el flujo de audio. Esto se logra mediante conexiones recurrentes y la capacidad de predecir salidas considerando los datos ya procesados, lo que garantiza baja latencia y alta precisión en el reconocimiento en tiempo real.

Se puede imaginar aproximadamente así:

• El codificador procesa los marcos de audio de manera secuencial.
• La red de predicción tiene en cuenta los símbolos ya predichos.
• La red conjunta combina la información y produce el siguiente símbolo.

De esta manera, el RNN-T es ideal para aplicaciones donde la velocidad y la continuidad del reconocimiento son importantes, como asistentes de voz o sistemas de subtítulos en tiempo real.