論文の概要: Learning Dependencies of Discrete Speech Representations with Neural Hidden Markov Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16659v1
• Date: Sat, 29 Oct 2022 17:46:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 16:59:58.562893
• Title: Learning Dependencies of Discrete Speech Representations with Neural Hidden Markov Models
• Title（参考訳）: ニューラル隠れマルコフモデルを用いた離散音声表現の学習依存性
• Authors: Sung-Lin Yeh, Hao Tang
• Abstract要約: 我々は、潜在変数間のマルコフ的依存関係を仮定し、ニューラル隠れマルコフモデルを用いて音声表現を学ぶことを提案する。 当社のフレームワークでは,パラメータの固定数を保ちながら,独立性を前提とした自己教師型モデルと比較することが可能です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.400428010647573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While discrete latent variable models have had great success in self-supervised learning, most models assume that frames are independent. Due to the segmental nature of phonemes in speech perception, modeling dependencies among latent variables at the frame level can potentially improve the learned representations on phonetic-related tasks. In this work, we assume Markovian dependencies among latent variables, and propose to learn speech representations with neural hidden Markov models. Our general framework allows us to compare to self-supervised models that assume independence, while keeping the number of parameters fixed. The added dependencies improve the accessibility of phonetic information, phonetic segmentation, and the cluster purity of phones, showcasing the benefit of the assumed dependencies.
• Abstract（参考訳）: 離散潜在変数モデルは自己教師あり学習において大きな成功を収めているが、ほとんどのモデルはフレームが独立であると仮定している。 音声認識における音韻の分節的性質から,フレームレベルの潜在変数間のモデリング依存性は,音韻関連タスクにおける学習表現を改善する可能性がある。 本研究では,潜在変数間のマルコフ依存を仮定し,ニューラル隠れマルコフモデルを用いた音声表現の学習を提案する。 私たちの一般的なフレームワークでは、パラメータの数を固定しながら、独立性を前提とした自己教師付きモデルと比較することができます。 追加された依存関係は、音素情報のアクセシビリティ、音素セグメンテーション、および携帯電話のクラスタ純度を改善し、想定される依存関係の利点を示す。

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