論文の概要: Exploring Effective Distillation of Self-Supervised Speech Models for Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15631v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 17:21:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 15:24:28.674397
• Title: Exploring Effective Distillation of Self-Supervised Speech Models for Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: 自動音声認識のための自己監督音声モデルの有効蒸留探索
• Authors: Yujin Wang, Changli Tang, Ziyang Ma, Zhisheng Zheng, Xie Chen and Wei-Qiang Zhang
• Abstract要約: SSLモデルの小型化は、実用価値の重要な研究方向となっている。 自動音声認識(ASR)のための HuBERT-based SSL モデルの有効蒸留について検討する。 特に低資源シナリオにおいて, 蒸留性能を高めるために, HuBERT の差別的損失を導入した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.362429188462489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed great strides in self-supervised learning (SSL) on the speech processing. The SSL model is normally pre-trained on a great variety of unlabelled data and a large model size is preferred to increase the modeling capacity. However, this might limit its potential applications due to the expensive computation and memory costs introduced by the oversize model. Miniaturization for SSL models has become an important research direction of practical value. To this end, we explore the effective distillation of HuBERT-based SSL models for automatic speech recognition (ASR). First, in order to establish a strong baseline, a comprehensive study on different student model structures is conducted. On top of this, as a supplement to the regression loss widely adopted in previous works, a discriminative loss is introduced for HuBERT to enhance the distillation performance, especially in low-resource scenarios. In addition, we design a simple and effective algorithm to distill the front-end input from waveform to Fbank feature, resulting in 17% parameter reduction and doubling inference speed, at marginal performance degradation.
• Abstract（参考訳）: 近年,音声処理における自己教師型学習(SSL)の進歩が注目されている。 SSLモデルは、通常、多数の未ラベルデータに対して事前トレーニングされ、モデリング能力を高めるために、大きなモデルサイズが好ましい。 しかし、これはオーバーサイズモデルによってもたらされる計算コストとメモリコストのため、潜在的なアプリケーションを制限する可能性がある。 SSLモデルの小型化は、実用価値の重要な研究方向となっている。 そこで本研究では,自動音声認識(ASR)のためのHuBERTベースのSSLモデルの有効蒸留について検討する。 まず,強力なベースラインを確立するために,様々な学生モデル構造に関する総合的研究を行った。 これに加えて, 従来の研究で広く採用されていたレグレッション損失の補足として, 特に低資源シナリオにおいて, 蒸留性能を高めるために, HuBERTに差別的損失が導入された。 さらに、波形からFbank特徴量へのフロントエンド入力を蒸留する簡便で効率的なアルゴリズムを設計し、17%のパラメータ削減と2倍の推論速度を限界性能劣化で実現した。

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