論文の概要: VATLM: Visual-Audio-Text Pre-Training with Unified Masked Prediction for Speech Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11275v2
• Date: Fri, 19 May 2023 10:03:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 19:33:26.703285
• Title: VATLM: Visual-Audio-Text Pre-Training with Unified Masked Prediction for Speech Representation Learning
• Title（参考訳）: vatlm:音声表現学習のための統一マスク予測を用いた視覚音声テキスト事前学習
• Authors: Qiushi Zhu, Long Zhou, Ziqiang Zhang, Shujie Liu, Binxing Jiao, Jie Zhang, Lirong Dai, Daxin Jiang, Jinyu Li, Furu Wei
• Abstract要約: VATLM (Visual-Audio-Text Language Model) を用いたクロスモーダル表現学習フレームワークを提案する。 提案したVATLMは、モダリティに依存しない情報をモデル化するために、統一されたバックボーンネットワークを使用する。 これら3つのモダリティを1つの共有セマンティック空間に統合するために、VATLMは統一トークンのマスク付き予測タスクで最適化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 119.49605266839053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although speech is a simple and effective way for humans to communicate with the outside world, a more realistic speech interaction contains multimodal information, e.g., vision, text. How to design a unified framework to integrate different modal information and leverage different resources (e.g., visual-audio pairs, audio-text pairs, unlabeled speech, and unlabeled text) to facilitate speech representation learning was not well explored. In this paper, we propose a unified cross-modal representation learning framework VATLM (Visual-Audio-Text Language Model). The proposed VATLM employs a unified backbone network to model the modality-independent information and utilizes three simple modality-dependent modules to preprocess visual, speech, and text inputs. In order to integrate these three modalities into one shared semantic space, VATLM is optimized with a masked prediction task of unified tokens, given by our proposed unified tokenizer. We evaluate the pre-trained VATLM on audio-visual related downstream tasks, including audio-visual speech recognition (AVSR), visual speech recognition (VSR) tasks. Results show that the proposed VATLM outperforms previous the state-of-the-art models, such as audio-visual pre-trained AV-HuBERT model, and analysis also demonstrates that VATLM is capable of aligning different modalities into the same space. To facilitate future research, we release the code and pre-trained models at https://aka.ms/vatlm.
• Abstract（参考訳）: 音声は、人間が外界とコミュニケーションをとるためのシンプルで効果的な方法であるが、より現実的な音声対話には、例えば視覚、テキストといったマルチモーダル情報が含まれる。 異なるモーダル情報を統合し、異なるリソース(例えば、視覚-聴覚ペア、音声-テキストペア、ラベルなし音声、ラベルなしテキスト)を活用して、音声表現学習を容易にする統一フレームワークを設計する方法は、十分に検討されなかった。 本稿では,統合型クロスモーダル表現学習フレームワークvatlm(visual-audio-text language model)を提案する。 提案するvatlmは、モダリティ非依存情報をモデル化するために統一バックボーンネットワークを使用し、視覚、音声、テキスト入力の前処理に3つの単純なモダリティ依存モジュールを使用する。 これら3つのモダリティを1つの共有意味空間に統合するために、VATLMは、提案した統一トークン化器によって与えられるマスク付き予測タスクで最適化される。 本稿では,音声-視覚的音声認識(AVSR),視覚的音声認識(VSR)タスクなど,音声-視覚関連下流タスクに対する事前学習VATLMの評価を行った。 以上の結果から,VATLMはAV-HuBERTモデルのような従来の最先端モデルよりも優れており,VATLMが異なるモダリティを同一空間に整列できることが示唆された。 将来の研究を容易にするため、コードと事前訓練済みのモデルをhttps://aka.ms/vatlm.comでリリースします。

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