論文の概要: Label Aware Speech Representation Learning For Language Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04374v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 12:14:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 14:40:35.527977
• Title: Label Aware Speech Representation Learning For Language Identification
• Title（参考訳）: 言語識別のためのラベル認識音声表現学習
• Authors: Shikhar Vashishth, Shikhar Bharadwaj, Sriram Ganapathy, Ankur Bapna, Min Ma, Wei Han, Vera Axelrod, Partha Talukdar
• Abstract要約: 本稿では,自己指導型表現学習と事前学習タスクのための言語ラベル情報を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークは、ラベル認識音声表現(LASR)学習と呼ばれ、三重項に基づく目的関数を使用して、言語ラベルと自己教師付き損失関数を組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.197215416945596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech representation learning approaches for non-semantic tasks such as language recognition have either explored supervised embedding extraction methods using a classifier model or self-supervised representation learning approaches using raw data. In this paper, we propose a novel framework of combining self-supervised representation learning with the language label information for the pre-training task. This framework, termed as Label Aware Speech Representation (LASR) learning, uses a triplet based objective function to incorporate language labels along with the self-supervised loss function. The speech representations are further fine-tuned for the downstream task. The language recognition experiments are performed on two public datasets - FLEURS and Dhwani. In these experiments, we illustrate that the proposed LASR framework improves over the state-of-the-art systems on language identification. We also report an analysis of the robustness of LASR approach to noisy/missing labels as well as its application to multi-lingual speech recognition tasks.
• Abstract（参考訳）: 言語認識などの非意味的タスクに対する音声表現学習アプローチは、分類器モデルを用いた教師あり埋め込み抽出法や、生データを用いた自己教師あり表現学習手法を探求している。 本稿では,自己指導型表現学習と事前学習タスクのための言語ラベル情報を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークは、ラベル認識音声表現(LASR)学習と呼ばれ、三重項に基づく目的関数を使用して、言語ラベルと自己教師付き損失関数を組み込む。 音声表現はさらに下流タスクのために微調整される。 言語認識実験は、FLEURSとDhwaniの2つの公開データセットで実施されている。 これらの実験では,提案するLASRフレームワークが言語識別の最先端システムよりも優れていることを示す。 また,ラベルのノイズ/欠落に対するLASRアプローチの堅牢性の解析や,多言語音声認識タスクへの応用についても報告する。

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