論文の概要: Introducing Semantics into Speech Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08402v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 18:44:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 14:00:38.283538
• Title: Introducing Semantics into Speech Encoders
• Title（参考訳）: 音声エンコーダにセマンティクスを導入する
• Authors: Derek Xu, Shuyan Dong, Changhan Wang, Suyoun Kim, Zhaojiang Lin, Akshat Shrivastava, Shang-Wen Li, Liang-Hsuan Tseng, Alexei Baevski, Guan-Ting Lin, Hung-yi Lee, Yizhou Sun, Wei Wang
• Abstract要約: 本研究では,大言語モデルからの意味情報をラベル付き音声書き起こしのない自己教師付き音声エンコーダに組み込む教師なしの手法を提案する。 提案手法は,100時間以上のラベル付き音声書き起こしにおける教師あり手法と類似した性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.37001512418111
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies find existing self-supervised speech encoders contain primarily acoustic rather than semantic information. As a result, pipelined supervised automatic speech recognition (ASR) to large language model (LLM) systems achieve state-of-the-art results on semantic spoken language tasks by utilizing rich semantic representations from the LLM. These systems come at the cost of labeled audio transcriptions, which is expensive and time-consuming to obtain. We propose a task-agnostic unsupervised way of incorporating semantic information from LLMs into self-supervised speech encoders without labeled audio transcriptions. By introducing semantics, we improve existing speech encoder spoken language understanding performance by over 10\% on intent classification, with modest gains in named entity resolution and slot filling, and spoken question answering FF1 score by over 2\%. Our unsupervised approach achieves similar performance as supervised methods trained on over 100 hours of labeled audio transcripts, demonstrating the feasibility of unsupervised semantic augmentations to existing speech encoders.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では,既存の音声エンコーダは意味情報よりも音響を主成分としている。 その結果,LLMからリッチなセマンティック表現を利用することで,大規模言語モデル(LLM)システムへのパイプライン付き教師付き自動音声認識(ASR)が意味言語タスクの最先端の結果を得ることができた。 これらのシステムはラベル付けされたオーディオの書き起こしのコストがかかるため、入手には費用がかかり、時間がかかります。 ラベル付き音声書き起こしのない自己教師付き音声エンコーダにLLMからの意味情報を組み込むタスク非依存の教師なし手法を提案する。 意味論を導入することで、既存の音声符号化言語理解性能を意図分類で10倍以上改善し、名前付きエンティティの解決とスロットフィリングが適度に向上し、FF1スコアが2倍以上になった。 提案手法は,100時間以上のラベル付き音声書き起こしで学習した教師付き手法と同様の性能を実現し,既存の音声エンコーダに対する教師なし意味拡張の実現可能性を示す。

関連論文リスト

• DM-Codec: Distilling Multimodal Representations for Speech Tokenization [11.433520275513803]
  DM-Codecは文脈情報を含む言語モデル誘導蒸留法である。 WERは13.46%まで低下し、WILは9.82%、音声品質は5.84%向上し、LibriSpeechベンチマークデータセットでは1.85%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T07:14:14Z)
• DiscreteSLU: A Large Language Model with Self-Supervised Discrete Speech Units for Spoken Language Understanding [51.32965203977845]
  本稿では,連続的な音声エンコーダ出力の代わりに離散音声単位(DSU)を用いることを提案する。 提案モデルでは, 未知領域からの音声入力に対する頑健な性能と, 音声質問応答における指示追従能力を示す。 この結果から,ASRタスクとデータセットは,音声質問応答タスクの指導訓練に必須ではないことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T17:28:13Z)
• Towards Unsupervised Speech Recognition Without Pronunciation Models [57.222729245842054]
  ほとんどの言語では、音声認識システムを効果的に訓練するのに十分なペア音声とテキストデータがない。 本稿では、教師なしASRシステムを開発するために、音素レキシコンへの依存を除去することを提案する。 音声合成とテキスト・テキスト・マスクによるトークン埋込から教師なし音声認識が実現可能であることを実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T16:30:58Z)
• Learning Speech Representation From Contrastive Token-Acoustic Pretraining [57.08426714676043]
  本研究では、2つのエンコーダを用いて音素と音声を複数モーダル空間に導入するCTAP(Contrastive Token-Acoustic Pretraining)を提案する。 提案したCTAPモデルは、210k音声と音素ペアで訓練され、最小教師付きTS、VC、ASRを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T12:35:43Z)
• Adversarial Speaker Disentanglement Using Unannotated External Data for Self-supervised Representation Based Voice Conversion [35.23123094710891]
  SSL表現を入力した高相似性ノン・ワン音声変換法を提案する。 実験の結果,本手法は教師付き手法と同等の類似性と自然性が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T04:52:29Z)
• Bootstrapping meaning through listening: Unsupervised learning of spoken sentence embeddings [4.582129557845177]
  本研究では,音声発話における意味表現の教師なし学習に取り組む。 音声の高密度表現から隠れ単位を予測するシーケンシャルオートエンコーダWavEmbedを提案する。 また,S-HuBERTを用いて知識蒸留による意味の誘導を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T21:16:09Z)
• Wav2Seq: Pre-training Speech-to-Text Encoder-Decoder Models Using Pseudo Languages [58.43299730989809]
  本稿では,音声データに対するエンコーダ・デコーダモデルの両部分を事前学習するための,最初の自己教師型アプローチであるWav2Seqを紹介する。 我々は、コンパクトな離散表現として擬似言語を誘導し、自己教師付き擬似音声認識タスクを定式化する。 このプロセスは独自のものであり、低コストの第2段階のトレーニングとして適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T17:59:02Z)
• WavLM: Large-Scale Self-Supervised Pre-Training for Full Stack Speech Processing [102.45426364965887]
  そこで本研究では,フルスタックダウンストリーム音声タスクを解決するための,事前学習型モデルWavLMを提案する。 WavLMはHuBERTフレームワークに基づいて構築されており、音声コンテンツモデリングと話者アイデンティティ保存の両方に重点を置いている。 トレーニングデータセットを60k時間から94k時間までの公開オーディオデータにスケールアップし、そのトレーニング手順を最適化して表現抽出を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T17:55:19Z)
• Unsupervised Pattern Discovery from Thematic Speech Archives Based on Multilingual Bottleneck Features [41.951988293049205]
  教師なし音響モデリングと復号化を含む2段階の手法を提案し,続いて音響単位列のパターンマイニングを行う。 提案システムは,MIT OpenCourseWare の講義記録から話題関連語句を効果的に抽出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T20:06:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。