論文の概要: Resource-Efficient Transfer Learning From Speech Foundation Model Using Hierarchical Feature Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02712v1
• Date: Fri, 4 Nov 2022 19:03:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 19:08:03.691936
• Title: Resource-Efficient Transfer Learning From Speech Foundation Model Using Hierarchical Feature Fusion
• Title（参考訳）: 階層的特徴融合を用いた音声基礎モデルからの資源効率向上学習
• Authors: Zhouyuan Huo, Khe Chai Sim, Bo Li, Dongseong Hwang, Tara N. Sainath, Trevor Strohman
• Abstract要約: 本稿では,音声基礎モデルから資源効率の高い伝達学習を実現するための階層的特徴融合法を提案する。 実験結果から,提案手法は既存のアルゴリズムよりも音声認識タスクの性能を向上できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.056153052137674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised pre-training of a speech foundation model, followed by supervised fine-tuning, has shown impressive quality improvements on automatic speech recognition (ASR) tasks. Fine-tuning separate foundation models for many downstream tasks are expensive since the foundation model is usually very big. Parameter-efficient fine-tuning methods (e.g. adapter, sparse update methods) offer an alternative paradigm where a small set of parameters are updated to adapt the foundation model to new tasks. However, these methods still suffer from a high computational memory cost and slow training speed because they require backpropagation through the entire neural network at each step. In the paper, we analyze the performance of features at different layers of a foundation model on the speech recognition task and propose a novel hierarchical feature fusion method for resource-efficient transfer learning from speech foundation models. Experimental results show that the proposed method can achieve better performance on speech recognition task than existing algorithms with fewer number of trainable parameters, less computational memory cost and faster training speed. After combining with Adapters at all layers, the proposed method can achieve the same performance as fine-tuning the whole model with $97\%$ fewer trainable encoder parameters and $53\%$ faster training speed.
• Abstract（参考訳）: 音声基礎モデルの自己教師付き事前学習と教師付き微調整は、自動音声認識(asr)タスクにおいて印象的な品質改善を示した。 基礎モデルが非常に大きいため、多くのダウンストリームタスクに対して個別の基盤モデルを微調整することは高価である。 パラメータ効率のよい微調整法(例えばアダプタ、スパース更新法)は、新しいタスクに基礎モデルを適用するために小さなパラメータセットを更新する代替パラダイムを提供する。 しかし、これらの手法は、各ステップでニューラルネットワーク全体のバックプロパゲーションを必要とするため、高い計算メモリコストと遅いトレーニング速度に苦しんでいる。 本稿では,音声認識タスクにおける基礎モデルの異なる層における特徴量の性能を分析し,基礎モデルからの資源効率の高い伝達学習のための新しい階層的特徴融合手法を提案する。 実験の結果, 学習可能なパラメータ数が少なく, 計算メモリコストが低く, 学習速度が速い既存のアルゴリズムと比較して, 音声認識タスクの性能が向上することがわかった。 すべてのレイヤのアダプタと組み合わせることで、トレーニング可能なエンコーダパラメータの削減と、トレーニング速度の高速化によって、モデル全体の微調整と同等のパフォーマンスを実現することができる。

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