論文の概要: GRASS: Unified Generation Model for Speech-to-Semantic Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02780v2
• Date: Mon, 11 Sep 2023 09:35:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 18:17:34.060715
• Title: GRASS: Unified Generation Model for Speech-to-Semantic Tasks
• Title（参考訳）: GRASS:音声対セマンティックタスクの統一生成モデル
• Authors: Aobo Xia, Shuyu Lei, Yushu Yang, Xiang Guo and Hua Chai
• Abstract要約: 本稿では,音声データに対するタスク関連プロンプトに条件付きターゲットテキストを生成する統合エンドツーエンド(E2E)フレームワークを提案する。 提案モデルでは, 実体認識, 音声感情分析, 音声質問応答などを含む多くのベンチマークにおいて, 最先端のSOTA(State-of-the-art)結果が得られた。 音声合成タスクの微調整の今後の取り組みを容易にするため,命令データセットとコードをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.044414457214718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the instruction fine-tuning technique for speech-to-semantic tasks by introducing a unified end-to-end (E2E) framework that generates target text conditioned on a task-related prompt for audio data. We pre-train the model using large and diverse data, where instruction-speech pairs are constructed via a text-to-speech (TTS) system. Extensive experiments demonstrate that our proposed model achieves state-of-the-art (SOTA) results on many benchmarks covering speech named entity recognition, speech sentiment analysis, speech question answering, and more, after fine-tuning. Furthermore, the proposed model achieves competitive performance in zero-shot and few-shot scenarios. To facilitate future work on instruction fine-tuning for speech-to-semantic tasks, we release our instruction dataset and code.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声データに対するタスク関連プロンプトに条件付きターゲットテキストを生成する統合エンドツーエンド(E2E)フレームワークを導入することにより,音声合成タスクの微調整手法を検討する。 大規模かつ多様なデータを用いて事前学習を行い,TTS(text-to-speech)システムを用いて命令-音声ペアを構築する。 提案手法は,エンティティ認識,音声感情分析,音声質問応答などを含む多くのベンチマークにおいて,微調整後の最先端(sota)結果が得られることを示す。 さらに,提案モデルでは,ゼロショットと少数ショットのシナリオで競合性能を実現する。 音声合成タスクの微調整の今後の取り組みを容易にするため,命令データセットとコードをリリースする。

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