論文の概要: What do End-to-End Speech Models Learn about Speaker, Language and Channel Information? A Layer-wise and Neuron-level Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00439v3
• Date: Mon, 10 Jul 2023 18:08:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 19:39:00.599491
• Title: What do End-to-End Speech Models Learn about Speaker, Language and Channel Information? A Layer-wise and Neuron-level Analysis
• Title（参考訳）: 話者・言語・チャンネル情報についてエンド・ツー・エンド音声モデルは何を学ぶか 層状及びニューロンレベルの解析
• Authors: Shammur Absar Chowdhury, Nadir Durrani, Ahmed Ali
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した音声モデルの探索フレームワークを用いたポストホック機能解析を行う。 話者認識や方言識別といった様々なタスクのために訓練された音声モデルの発話レベル表現を解析する。 i) チャネル情報と性別情報はネットワーク全体に分散され,i) 情報はタスクに関してニューロンで冗長に利用可能であり,iv) 弁証情報などの複雑な特性はタスク指向の事前学習ネットワークでのみ符号化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.850888973106706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep neural networks are inherently opaque and challenging to interpret. Unlike hand-crafted feature-based models, we struggle to comprehend the concepts learned and how they interact within these models. This understanding is crucial not only for debugging purposes but also for ensuring fairness in ethical decision-making. In our study, we conduct a post-hoc functional interpretability analysis of pretrained speech models using the probing framework [1]. Specifically, we analyze utterance-level representations of speech models trained for various tasks such as speaker recognition and dialect identification. We conduct layer and neuron-wise analyses, probing for speaker, language, and channel properties. Our study aims to answer the following questions: i) what information is captured within the representations? ii) how is it represented and distributed? and iii) can we identify a minimal subset of the network that possesses this information? Our results reveal several novel findings, including: i) channel and gender information are distributed across the network, ii) the information is redundantly available in neurons with respect to a task, iii) complex properties such as dialectal information are encoded only in the task-oriented pretrained network, iv) and is localised in the upper layers, v) we can extract a minimal subset of neurons encoding the pre-defined property, vi) salient neurons are sometimes shared between properties, vii) our analysis highlights the presence of biases (for example gender) in the network. Our cross-architectural comparison indicates that: i) the pretrained models capture speaker-invariant information, and ii) CNN models are competitive with Transformer models in encoding various understudied properties.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは本質的に不透明で解釈が難しい。 手作りの機能ベースのモデルとは異なり、私たちは学習した概念とそれらのモデルがどのように相互作用するかを理解するのに苦労しています。 この理解は、デバッグ目的だけでなく、倫理的意思決定における公平性の確保にも不可欠である。 本研究では,probing framework [1] を用いた事前学習音声モデルのポストホック機能解釈解析を行った。 具体的には、話者認識や方言識別などの様々なタスクのために訓練された音声モデルの発話レベル表現を分析する。 層およびニューロンごとに分析を行い,話者,言語,チャネル特性の探索を行う。 我々の研究は以下の質問に答えることを目的としている。 i) 表現の中でどのような情報が取得されているか。 ii)どのように表現され、配布されているか。 そして iii)この情報を持つネットワークの最小部分集合を特定できるか。 以上の結果から,いくつかの新たな知見が得られた。 一 チャネル及び性別情報がネットワーク全体に分布していること。 二 情報は、課題に関するニューロンにおいて冗長に利用できること。 三 弁証情報等の複雑な性質は、タスク指向事前訓練ネットワークにおいてのみ符号化される。 四 上層に局在する。 v) 予め定義された特性をコードするニューロンの最小サブセットを抽出できる。 六 有能ニューロンは、しばしば特性間で共有される。 vii)我々の分析は、ネットワークにおけるバイアス(例えば性別)の存在を強調します。 私たちのクロスアーキテクチャ比較は、次のように示しています。 一 事前訓練されたモデルは、話者不変情報を捕捉し、 ii) cnnモデルは、様々な未熟な特性を符号化するトランスフォーマーモデルと競合している。

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