論文の概要: Opening the Black Box of wav2vec Feature Encoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15386v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 12:47:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 13:29:56.429747
• Title: Opening the Black Box of wav2vec Feature Encoder
• Title（参考訳）: wav2vec Feature Encoderのブラックボックスを開く
• Authors: Kwanghee Choi, Eun Jung Yeo
• Abstract要約: 我々は、その潜在空間が離散音響単位を表すと推測される畳み込み特徴エンコーダに焦点を当てる。 埋め込み空間を還元的に解析するため,単純な正弦波の和である合成音声信号を供給した。 本稿では,(1)基本周波数,(2)ホルマント,(3)振幅といった特徴エンコーダ表現の中に,(4)時間的詳細を詰め込んだ様々な情報が埋め込まれていることを結論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1219431687928525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised models, namely, wav2vec and its variants, have shown promising results in various downstream tasks in the speech domain. However, their inner workings are poorly understood, calling for in-depth analyses on what the model learns. In this paper, we concentrate on the convolutional feature encoder where its latent space is often speculated to represent discrete acoustic units. To analyze the embedding space in a reductive manner, we feed the synthesized audio signals, which is the summation of simple sine waves. Through extensive experiments, we conclude that various information is embedded inside the feature encoder representations: (1) fundamental frequency, (2) formants, and (3) amplitude, packed with (4) sufficient temporal detail. Further, the information incorporated inside the latent representations is analogous to spectrograms but with a fundamental difference: latent representations construct a metric space so that closer representations imply acoustic similarity.
• Abstract（参考訳）: 自己教師型モデル、すなわちwav2vecとその変種は、音声領域における様々な下流タスクにおいて有望な結果を示している。 しかし、その内部動作はよく分かっておらず、モデルが何を学ぶかについて詳細な分析を要求している。 本稿では,その潜在空間が離散音響単位を表すものとしてしばしば推測される畳み込み特徴エンコーダに着目する。 埋め込み空間を還元的に解析するため,単純な正弦波の和である合成音声信号を供給した。 広範な実験により,(1)基本周波数,(2)フォルマント,(3)振幅といった特徴エンコーダ表現の中に,(4)十分な時間的詳細を詰め込んだ様々な情報が埋め込まれていると結論づけた。 さらに、潜在表現の内部に組み込まれた情報はスペクトログラムに似ているが、基本的な違いがある: 潜在表現は距離空間を構築し、より密接な表現は音響的類似性を意味する。

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