Qu'est-ce que le RNN-T (transducteur) et quel est son avantage pour le streaming?

RNN-T (Transducteur de Réseau Neuronal Récurrent) est une architecture de réseau neuronal conçue pour des tâches de prédiction séquentielle, telles que la reconnaissance vocale. Elle combine un réseau récurrent pour traiter l'entrée audio (encodeur), un réseau pour prédire les sorties précédentes (réseau de prédiction) et un réseau conjoint qui fusionne ces deux flux pour générer le symbole suivant.

L'avantage du RNN-T pour le streaming est que le modèle peut fonctionner en mode en ligne, traitant l'audio au fur et à mesure de sa réception, sans avoir besoin d'attendre la fin de tout le flux audio. Cela est rendu possible grâce aux connexions récurrentes et à la capacité de prédire les sorties en tenant compte des données déjà traitées, ce qui assure une faible latence et une haute précision de reconnaissance en temps réel.

On peut l'imaginer ainsi :

• L'encodeur traite les trames audio de manière séquentielle.
• Le réseau de prédiction prend en compte les symboles déjà prédits.
• Le réseau conjoint combine l'information et produit le symbole suivant.

Ainsi, le RNN-T est idéal pour les applications où la vitesse et la continuité de la reconnaissance sont importantes, comme les assistants vocaux ou les systèmes de sous-titres en temps réel.