論文の概要: Voxtlm: unified decoder-only models for consolidating speech recognition/synthesis and speech/text continuation tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07937v2
• Date: Mon, 18 Sep 2023 14:13:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 10:09:05.169685
• Title: Voxtlm: unified decoder-only models for consolidating speech recognition/synthesis and speech/text continuation tasks
• Title（参考訳）: voxtlm:音声認識/合成と音声/テキスト継続タスクを統合する統合デコーダ専用モデル
• Authors: Soumi Maiti, Yifan Peng, Shukjae Choi, Jee-weon Jung, Xuankai Chang, Shinji Watanabe
• Abstract要約: 音声認識,音声合成,テキスト生成,音声継続の4つのタスクを実行できるデコーダのみの言語モデルであるtextitVoxtLMを提案する。 VoxtLMは、テキスト語彙を自己教師付き音声特徴から独立した音声トークンと統合し、マルチタスク学習を可能にするために特別なトークンを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.3055230762097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a decoder-only language model, \textit{VoxtLM}, that can perform four tasks: speech recognition, speech synthesis, text generation, and speech continuation. VoxtLM integrates text vocabulary with discrete speech tokens from self-supervised speech features and uses special tokens to enable multitask learning. Compared to a single-task model, VoxtLM exhibits a significant improvement in speech synthesis, with improvements in both speech intelligibility from 28.9 to 5.6 and objective quality from 2.68 to 3.90. VoxtLM also improves speech generation and speech recognition performance over the single-task counterpart. VoxtLM is trained with publicly available data and training recipes and model checkpoints will be open-sourced to make fully reproducible work.
• Abstract（参考訳）: 音声認識,音声合成,テキスト生成,音声継続の4つのタスクを実行できるデコーダのみの言語モデルである \textit{VoxtLM} を提案する。 VoxtLMは、テキスト語彙を自己教師付き音声特徴から独立した音声トークンと統合し、マルチタスク学習を可能にするために特別なトークンを使用する。 単一タスクモデルと比較すると、voxtlmは音声合成が著しく改善され、音声の知性が28.9から5.6に向上し、客観的品質が2.68から3.90に向上した。 また、VoxtLMはシングルタスクよりも音声認識性能と音声認識性能を向上させる。 VoxtLMは、公開データでトレーニングされ、トレーニングレシピとモデルチェックポイントは、完全に再現可能な作業のためにオープンソース化される。

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