Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Enhancing Speech-to-Speech Dialogue Modeling with End-to-End Retrieval-Augmented Generation

Created by
  • Haebom
Category
Empty

저자

Pengchao Feng, Ziyang Ma, Wenxi Chen, Yao Li, Sheng Wang, Kai Yu, Xie Chen

개요

본 논문은 종단간 음성-음성 (S2S) 대화 시스템의 외부 지식 통합 문제를 해결하기 위한 새로운 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 프레임워크를 제안한다. 기존의 텍스트 기반 RAG 모델과 달리, 본 연구는 음성 쿼리로부터 직접 관련 텍스트 지식을 검색하는 방식을 사용한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 S2S 대화 시스템의 성능을 향상시키고 검색 효율성을 높이는 것을 확인했다. 종단간 S2S 시스템의 지식 통합에 유망한 방향을 제시하며, 코드와 데이터셋을 공개한다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
음성-음성 대화 시스템에서 지식 통합을 위한 새로운 RAG 프레임워크 제시.
◦
음성 쿼리로부터 직접 텍스트 지식을 검색하여 modality gap 문제를 해결.
◦
성능 향상 및 검색 효율성 증대.
◦
코드 및 데이터셋 공개.
•
한계점:
◦
전반적인 성능이 최신 (SOTA) cascade 모델에는 미치지 못함.
👍
Made with Slashpage