来自苹果的研究团队推出世界英语语言模型“World-English NNLM”，旨在为在设备上运行的虚拟助手（VAs）创建一个多方言的英语语言模型。这个模型结合了美国、英国和印度英语的方言，以便更好地理解和处理来自不同地区用户的语音指令。此模型专用于设备虚拟助手。研究人员结合了英语的区域变体，为设备上的 虚拟助手构建了“世界英语”神经网络语言模型 （NNLM） ，可以实现单方言模型的准确性，同时打破延迟和内存限制。
主要功能和特点：
- 多方言支持：模型能够理解和处理来自不同英语方言区的语音指令。
- 设备优化：设计用于在设备上运行，考虑到了准确性、延迟和内存限制。
- 参数高效：使用适配器（adapter）模块来有效地捕捉方言特性，而不是为每个方言专门设计整个子网络。
工作原理：
“World-English NNLM”基于一种称为固定大小的有序遗忘编码（FOFE）的方法构建，该方法能够通过递归公式和遗忘因子来编码单词顺序信息，使得神经网络能够模拟长期依赖关系。研究团队探索了在FOFE架构中添加适配器模块的方法，这些模块在自注意力层或前馈层之后添加，以增强模型对特定方言的适应性。适配器模块通过将原始维度投影到较小的维度，然后通过非线性激活函数（如ReLU），再投影回原始维度，从而与前一层的残差相结合。
具体应用场景：
- 虚拟助手：例如，智能手机、智能音箱和其他智能设备中的虚拟助手可以使用这个模型来更好地理解和响应来自不同英语国家和地区用户的语音指令。
- 语音转文本服务：除了虚拟助手，这个模型还可以用于语音转文本（Speech-to-Text, STT）服务，帮助用户将语音消息转换为文本，例如笔记和电子邮件。
总的来说，这个项目的目标是创建一个能够理解多种英语方言的虚拟助手语言模型，以便在全球范围内提供更好的用户体验。通过在设备上本地处理语音指令，它还可以减少对云服务的依赖，从而提高响应速度并降低数据传输成本。
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