論文の概要: What do self-supervised speech models know about words?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00162v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 22:36:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 17:42:04.249979
• Title: What do self-supervised speech models know about words?
• Title（参考訳）: 自己教師型音声モデルは単語について何を知っているか?
• Authors: Ankita Pasad, Chung-Ming Chien, Shane Settle, Karen Livescu
• Abstract要約: 自己教師付き音声モデル(S3Ms)はここ数年で導入され、様々な音声タスクのパフォーマンスとデータ効率が改善されている。 本研究では,3つのS3Mの異なる層から抽出した単語セグメント表現について,いくつかの解析を行った。 また,HuBERT や WavLM の上位層では発音などの下層情報も保持されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.511222959169995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many self-supervised speech models (S3Ms) have been introduced over the last few years, producing performance and data efficiency improvements for a variety of speech tasks. Evidence is emerging that different S3Ms encode linguistic information in different layers, and also that some S3Ms appear to learn phone-like sub-word units. However, the extent to which these models capture larger linguistic units, such as words, and where word-related information is encoded, remains unclear. In this study, we conduct several analyses of word segment representations extracted from different layers of three S3Ms: wav2vec2, HuBERT, and WavLM. We employ canonical correlation analysis (CCA), a lightweight analysis tool, to measure the similarity between these representations and word-level linguistic properties. We find that the maximal word-level linguistic content tends to be found in intermediate model layers, while some lower-level information like pronunciation is also retained in higher layers of HuBERT and WavLM. Syntactic and semantic word attributes have similar layer-wise behavior. We also find that, for all of the models tested, word identity information is concentrated near the center of each word segment. We then test the layer-wise performance of the same models, when used directly with no additional learned parameters, on several tasks: acoustic word discrimination, word segmentation, and semantic sentence similarity. We find similar layer-wise trends in performance, and furthermore, find that when using the best-performing layer of HuBERT or WavLM, it is possible to achieve performance on word segmentation and sentence similarity that rivals more complex existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 多くの自己教師型音声モデル(S3M)が近年導入され、様々な音声タスクのパフォーマンスとデータ効率が改善されている。 異なるS3Mが言語情報を異なる層にエンコードし、また一部のS3Mが電話のようなサブワード単位を学習している証拠が浮上している。 しかし、これらのモデルが単語などのより大きな言語単位を捕捉し、単語関連情報が符号化される範囲は、まだ不明である。 本研究では,3つのS3Mの異なる層から抽出された単語セグメント表現(wav2vec2, HuBERT, WavLM)について解析を行った。 我々は,これらの表現と単語レベルの言語特性の類似性を測定するために,軽量な分析ツールであるcanonical correlation analysis (cca)を用いた。 単語レベルの言語内容の最大値は中間モデル層で見られる傾向にあり、発音のような低レベルな情報もヒューバートやワーヴルムの上位層に残されている。 構文的および意味的単語属性は、同様の階層的振舞いを持つ。 また、テストされたすべてのモデルにおいて、単語識別情報が各単語セグメントの中心付近に集中していることも分かりました。 次に, 音響的単語識別, 単語分割, 意味的文の類似性などのタスクにおいて, 学習パラメータを付加せずに直接使用する場合, 同一モデルの層別性能をテストした。 さらに、hubertやwavlmの最もパフォーマンスの高い層を使用することで、より複雑な既存のアプローチに匹敵する単語分割や文の類似性において、パフォーマンスを実現することが可能であることが分かりました。

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