論文の概要: Large-Scale Self- and Semi-Supervised Learning for Speech Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06678v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 07:44:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 20:45:46.209054
• Title: Large-Scale Self- and Semi-Supervised Learning for Speech Translation
• Title（参考訳）: 音声翻訳のための大規模自己教師あり学習
• Authors: Changhan Wang, Anne Wu, Juan Pino, Alexei Baevski, Michael Auli, Alexis Conneau
• Abstract要約: 大規模なLibri-Light音声コーパスとCommonCrawlを用いた言語モデリングを用いて,事前学習と自己学習の両方について検討する。 私たちの実験は、CoVoST 2言語ペアの4つすべてで平均2.6 BLEUで以前の状態よりも改善されました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.06478781295623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we improve speech translation (ST) through effectively leveraging large quantities of unlabeled speech and text data in different and complementary ways. We explore both pretraining and self-training by using the large Libri-Light speech audio corpus and language modeling with CommonCrawl. Our experiments improve over the previous state of the art by 2.6 BLEU on average on all four considered CoVoST 2 language pairs via a simple recipe of combining wav2vec 2.0 pretraining, a single iteration of self-training and decoding with a language model. Different to existing work, our approach does not leverage any other supervision than ST data. Code and models will be publicly released.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大量のラベルなし音声とテキストデータを異なる補完的方法で効果的に活用することにより,音声翻訳(st)を改善する。 大規模なLibri-Light音声コーパスとCommonCrawlを用いた言語モデリングを用いて,事前学習と自己学習の両方について検討する。 我々の実験は、wav2vec 2.0事前学習と言語モデルによる1回の自己学習と復号を組み合わせた簡単なレシピにより、CoVoST 2言語対を平均2.6 BLEUで比較して改善した。 既存の作業と異なり、我々のアプローチはSTデータ以外の監督を生かしていない。 コードとモデルは公開される予定だ。

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