論文の概要: Neural approaches to spoken content embedding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14905v1
- Date: Mon, 28 Aug 2023 21:16:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 16:39:12.083947
- Title: Neural approaches to spoken content embedding
- Title（参考訳）: 音声コンテンツ埋め込みへのニューラルアプローチ
- Authors: Shane Settle
- Abstract要約: 我々は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく新しい識別的音響単語埋め込み(AWE)と音響的接地単語埋め込み(AGWE)アプローチに貢献する。
我々は,単言語と多言語の両方の埋め込みモデルを,クエリ・バイ・サンプル音声検索と自動音声認識の下流タスクに適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3706331473063877
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Comparing spoken segments is a central operation to speech processing.
Traditional approaches in this area have favored frame-level dynamic
programming algorithms, such as dynamic time warping, because they require no
supervision, but they are limited in performance and efficiency. As an
alternative, acoustic word embeddings -- fixed-dimensional vector
representations of variable-length spoken word segments -- have begun to be
considered for such tasks as well. However, the current space of such
discriminative embedding models, training approaches, and their application to
real-world downstream tasks is limited. We start by considering ``single-view"
training losses where the goal is to learn an acoustic word embedding model
that separates same-word and different-word spoken segment pairs. Then, we
consider ``multi-view" contrastive losses. In this setting, acoustic word
embeddings are learned jointly with embeddings of character sequences to
generate acoustically grounded embeddings of written words, or acoustically
grounded word embeddings.
In this thesis, we contribute new discriminative acoustic word embedding
(AWE) and acoustically grounded word embedding (AGWE) approaches based on
recurrent neural networks (RNNs). We improve model training in terms of both
efficiency and performance. We take these developments beyond English to
several low-resource languages and show that multilingual training improves
performance when labeled data is limited. We apply our embedding models, both
monolingual and multilingual, to the downstream tasks of query-by-example
speech search and automatic speech recognition. Finally, we show how our
embedding approaches compare with and complement more recent self-supervised
speech models.
- Abstract（参考訳）: 音声セグメントの比較は、音声処理の中心的な操作である。
この領域における伝統的なアプローチは、動的時間ワーピングのようなフレームレベルの動的プログラミングアルゴリズムを好んでいるが、それらは監視を必要としないが、性能と効率に制限がある。
代案として、可変長音声単語セグメントの定次元ベクトル表現である音響単語の埋め込みも、そのような作業のために検討され始めている。
しかし、このような差別的な埋め込みモデル、トレーニングアプローチ、および現実世界の下流タスクへの応用の現在の空間は限られている。
まず,同じ単語と異なる単語のセグメントペアを分離した音響単語の埋め込みモデルを学ぶことを目標とする「単一視点」の学習損失について検討する。
この設定では、文字列の埋め込みと共に音響単語の埋め込みを学習して、書き言葉の音響的接地埋め込み、あるいは音響的接地単語の埋め込みを生成する。
本稿では,ニューラルネット(RNN)に基づく新しい識別的音響単語埋め込み(AWE)と音響的接地単語埋め込み(AGWE)アプローチを提案する。
効率とパフォーマンスの両面で、モデルトレーニングを改善します。
我々は、これらの開発を英語以外の低リソース言語にも適用し、ラベル付きデータに制限がある場合、多言語学習がパフォーマンスを向上させることを示す。
我々は,クエリバイサンプル音声検索と自動音声認識の下流タスクに,単言語と多言語の両方の組込みモデルを適用する。
最後に,近年の自己教師型音声モデルと比較し,補完する方法について述べる。
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