論文の概要: Comparative layer-wise analysis of self-supervised speech models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03929v1
• Date: Tue, 8 Nov 2022 00:59:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 15:45:46.642325
• Title: Comparative layer-wise analysis of self-supervised speech models
• Title（参考訳）: 自己教師型音声モデルの層間比較分析
• Authors: Ankita Pasad, Bowen Shi, Karen Livescu
• Abstract要約: 標準相関解析(CCA)に基づく軽量解析ツールを用いて、各層に符号化された音響・音声・単語レベルの特性を測定する。 これらの特性は、モデルによって異なる層間で進化し、その変動は事前学習対象の選択に関係している。 CCAのトレンドは、下流タスクの関心層を選択するための信頼性の高いガイダンスを提供し、シングルレイヤのパフォーマンスがすべてのレイヤで一致または改善されることに気付き、事前学習されたモデルをより効率的に使用するための意味を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.258085176788097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many self-supervised speech models, varying in their pre-training objective, input modality, and pre-training data, have been proposed in the last few years. Despite impressive empirical successes on downstream tasks, we still have a limited understanding of the properties encoded by the models and the differences across models. In this work, we examine the intermediate representations for a variety of recent models. Specifically, we measure acoustic, phonetic, and word-level properties encoded in individual layers, using a lightweight analysis tool based on canonical correlation analysis (CCA). We find that these properties evolve across layers differently depending on the model, and the variations relate to the choice of pre-training objective. We further investigate the utility of our analyses for downstream tasks by comparing the property trends with performance on speech recognition and spoken language understanding tasks. We discover that CCA trends provide reliable guidance to choose layers of interest for downstream tasks and that single-layer performance often matches or improves upon using all layers, suggesting implications for more efficient use of pre-trained models.
• Abstract（参考訳）: 近年, 事前学習対象, 入力モダリティ, 事前学習データなど, 多くの自己教師型音声モデルが提案されている。 下流タスクにおける印象的な経験的成功にもかかわらず、モデルによって符号化された特性とモデル間の差異についてはまだ限定的な理解しか得られていない。 本研究では,最近の様々なモデルの中間表現について検討する。 具体的には,canonical correlation analysis (cca)に基づく軽量解析ツールを用いて,各層に符号化された音響的,音声的,単語レベルの特性を測定する。 これらの特性は、モデルによって異なる層間で進化し、その変動は事前学習対象の選択に関係している。 さらに,その特性傾向を音声認識および音声言語理解タスクの性能と比較することにより,下流タスクの分析の有用性について検討する。 CCAのトレンドは、下流タスクの関心層を選択するための信頼性の高いガイダンスを提供し、シングルレイヤのパフォーマンスがすべてのレイヤで一致または改善されることに気付き、事前学習されたモデルをより効率的に使用するための意味を示唆している。

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