論文の概要: MT4SSL: Boosting Self-Supervised Speech Representation Learning by Integrating Multiple Targets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07321v3
• Date: Wed, 31 May 2023 11:45:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 04:01:25.765456
• Title: MT4SSL: Boosting Self-Supervised Speech Representation Learning by Integrating Multiple Targets
• Title（参考訳）: MT4SSL:複数ターゲットの統合による自己監督型音声表現学習の促進
• Authors: Ziyang Ma, Zhisheng Zheng, Changli Tang, Yujin Wang, Xie Chen
• Abstract要約: 我々は,訓練対象の獲得方法から,自己教師型音声モデルに対する新たな視点を提供する。 自己教師型学習のためのマルチタスク学習フレームワークMT4SSLを提案する。 我々のモデルは、LibriSpeechベンチマークにおいて、非自明なマージンで従来のSSLメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.238268985570237
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we provide a new perspective on self-supervised speech models from how the training targets are obtained. We generalize the targets extractor into Offline Targets Extractor (Off-TE) and Online Targets Extractor (On-TE). Based on this, we propose a new multi-tasking learning framework for self-supervised learning, MT4SSL, which stands for Boosting Self-Supervised Speech Representation Learning by Integrating Multiple Targets. MT4SSL uses the K-means algorithm as an Off-TE and a teacher network without gradients as an On-TE, respectively. Our model outperforms previous SSL methods by nontrivial margins on the LibriSpeech benchmark, and is comparable to or even better than the best-performing models with fewer data. Furthermore, we find that using both Off-TE and On-TE results in better convergence in the pre-training phase. With both effectiveness and efficiency, we think doing multi-task learning on self-supervised speech models from our perspective is a promising trend.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習目標の獲得方法から,自己教師型音声モデルに対する新たな視点を提供する。 対象抽出器をオフラインターゲットエクストラクタ(Off-TE)とオンラインターゲットエクストラクタ(On-TE)に一般化する。 そこで,本研究では,自己教師あり学習のためのマルチタスク学習フレームワークであるmt4sslを提案する。 MT4SSLは、K平均アルゴリズムをオフTEとして、教師ネットワークをオンTEとして使用する。 我々のモデルは、LibriSpeechベンチマークの非自明なマージンで以前のSSLメソッドより優れており、少ないデータを持つ最高のパフォーマンスモデルに匹敵するか、さらに優れている。 さらに,Off-TEとOn-TEの両方を用いることで,事前学習フェーズの収束性が向上することがわかった。 実効性と効率性の両方において,自己教師付き音声モデルを用いたマルチタスク学習は有望なトレンドであると考えられる。

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