論文の概要: ProsAudit, a prosodic benchmark for self-supervised speech models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12057v3
• Date: Thu, 1 Jun 2023 08:11:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-03 00:14:58.176757
• Title: ProsAudit, a prosodic benchmark for self-supervised speech models
• Title（参考訳）: 自己教師型音声モデルのための韻律ベンチマークProsAudit
• Authors: Maureen de Seyssel, Marvin Lavechin, Hadrien Titeux, Arthur Thomas, Gwendal Virlet, Andrea Santos Revilla, Guillaume Wisniewski, Bogdan Ludusan, Emmanuel Dupoux
• Abstract要約: ProsAuditは、自己教師付き学習(SSL)音声モデルにおける構造的韻律的知識を評価するためのベンチマークである。 2つのサブタスク、対応するメトリクス、評価データセットで構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.198508548718676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present ProsAudit, a benchmark in English to assess structural prosodic knowledge in self-supervised learning (SSL) speech models. It consists of two subtasks, their corresponding metrics, and an evaluation dataset. In the protosyntax task, the model must correctly identify strong versus weak prosodic boundaries. In the lexical task, the model needs to correctly distinguish between pauses inserted between words and within words. We also provide human evaluation scores on this benchmark. We evaluated a series of SSL models and found that they were all able to perform above chance on both tasks, even when evaluated on an unseen language. However, non-native models performed significantly worse than native ones on the lexical task, highlighting the importance of lexical knowledge in this task. We also found a clear effect of size with models trained on more data performing better in the two subtasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己教師付き学習(ssl)における構造的韻律知識を評価するための英語ベンチマークprosauditを提案する。 2つのサブタスク、対応するメトリクス、評価データセットで構成される。 プロトシンタックスタスクでは、モデルは強くて弱い韻律境界を正確に識別しなければならない。 語彙的タスクでは、モデルが単語と単語の間に挿入されたポーズを正しく区別する必要がある。 このベンチマークでは人による評価スコアも提供する。 SSLモデルを一連のモデルで評価した結果,見当たらない言語で評価した場合でも,いずれも両タスクにおいてより高い確率で実行可能であることがわかった。 しかし、非ネイティブモデルは語彙課題においてネイティブモデルよりも著しく悪く、この課題における語彙知識の重要性を強調した。 また、2つのサブタスクにおいて、より多くのデータに基づいてトレーニングされたモデルによるサイズの影響も明らかになりました。

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