Exploring the Capability of Mamba in Speech Applications

本文探讨了基于状态空间模型（SSM）的最近提出的Mamba架构作为Transformer模型的竞争性替代方案的能力。在语音领域，像Conformer和E-Branchformer这样设计良好的Transformer模型已成为事实上的标准。广泛的评估已经证明了这些Transformer模型在各种语音任务中的有效性。相比之下，SSM的评估仅限于少数任务，例如自动语音识别（ASR）和语音合成。在本文中，我们将Mamba与最先进的Transformer变体进行了比较，包括ASR、文本转语音、口语理解和语音摘要等各种语音应用。实验评估表明，Mamba实现了与Transformer模型相当或更好的性能，并展示了它在长篇语音处理方面的效率。

本文旨在探讨基于状态空间模型（SSMs）的Mamba架构作为与基于Transformer的模型相竞争的替代方案，以及在多种语音应用中的表现。

本文介绍了Mamba架构，并将其与当前流行的Transformer架构进行比较。实验结果表明，Mamba在多种语音任务中的表现与Transformer相当甚至更好，并且在长篇语音处理方面表现出高效性。

本文的亮点在于介绍了一种新的基于状态空间模型的语音处理架构Mamba，并对其进行了广泛的实验评估。论文使用了多个数据集，并对多种语音任务进行了测试，包括ASR、TTS、SLU和语音摘要。实验结果表明，Mamba在多个任务中的表现优于或与当前最先进的Transformer模型相当。此外，论文还提供了Mamba的开源代码。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如Conformer和E-Branchformer等Transformer变体模型。