論文の概要: Fine-tuning Strategies for Faster Inference using Speech Self-Supervised Models: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06740v1
• Date: Sun, 12 Mar 2023 19:52:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 17:07:50.868127
• Title: Fine-tuning Strategies for Faster Inference using Speech Self-Supervised Models: A Comparative Study
• Title（参考訳）: 音声自己監督モデルを用いた高速推論のための微調整手法の比較研究
• Authors: Salah Zaiem, Robin Algayres, Titouan Parcollet, Slim Essid and Mirco Ravanelli
• Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)は、低リソース環境での音声認識(ASR)の性能を大幅に向上させた。 この記事では、SSLエンコーダに必要な計算量を削減するために、微調整中にデプロイされる可能性のあるさまざまなアプローチについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.58608455210458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) has allowed substantial progress in Automatic Speech Recognition (ASR) performance in low-resource settings. In this context, it has been demonstrated that larger self-supervised feature extractors are crucial for achieving lower downstream ASR error rates. Thus, better performance might be sanctioned with longer inferences. This article explores different approaches that may be deployed during the fine-tuning to reduce the computations needed in the SSL encoder, leading to faster inferences. We adapt a number of existing techniques to common ASR settings and benchmark them, displaying performance drops and gains in inference times. Interestingly, we found that given enough downstream data, a simple downsampling of the input sequences outperforms the other methods with both low performance drops and high computational savings, reducing computations by 61.3% with an WER increase of only 0.81. Finally, we analyze the robustness of the comparison to changes in dataset conditions, revealing sensitivity to dataset size.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、低リソース環境での音声認識(ASR)の性能を大幅に向上させた。 この文脈では、下流のasrエラー率を下げるために、より大きな自己教師付き特徴抽出器が重要であることが示されている。 したがって、より長い推測でより良いパフォーマンスが認められるかもしれない。 この記事では、SSLエンコーダに必要な計算量を削減し、高速な推論を実現するために、微調整中にデプロイされる可能性のあるさまざまなアプローチについて検討する。 我々は、多くの既存のテクニックを共通のASR設定に適応させ、それらをベンチマークし、性能低下と推論時間の増加を示す。 興味深いことに、十分な下流データを与えると、入力シーケンスの単純なダウンサンプリングが、低いパフォーマンス低下と高い計算節約の両方で他の方法よりも優れ、計算量は61.3%減少し、わずか 0.81 に増加した。 最後に,データセットの条件変化に対するロバスト性を分析し,データセットサイズに対する感度を明らかにする。

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