論文の概要: Dynamic-SUPERB: Towards A Dynamic, Collaborative, and Comprehensive Instruction-Tuning Benchmark for Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09510v2
• Date: Fri, 22 Mar 2024 15:25:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 22:49:51.991727
• Title: Dynamic-SUPERB: Towards A Dynamic, Collaborative, and Comprehensive Instruction-Tuning Benchmark for Speech
• Title（参考訳）: Dynamic-SUPERB:音声の動的・協調的・包括的指導調整ベンチマークを目指して
• Authors: Chien-yu Huang, Ke-Han Lu, Shih-Heng Wang, Chi-Yuan Hsiao, Chun-Yi Kuan, Haibin Wu, Siddhant Arora, Kai-Wei Chang, Jiatong Shi, Yifan Peng, Roshan Sharma, Shinji Watanabe, Bhiksha Ramakrishnan, Shady Shehata, Hung-yi Lee,
• Abstract要約: テキスト言語モデルは、よく整形された命令が与えられたときに、目に見えないタスクに一般化する際、顕著なゼロショット能力を示している。 ゼロショット方式で複数のタスクを実行するための命令チューニングを活用できるユニバーサル音声モデルを構築するためのベンチマークであるDynamic-SUPERBを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.81472531864195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text language models have shown remarkable zero-shot capability in generalizing to unseen tasks when provided with well-formulated instructions. However, existing studies in speech processing primarily focus on limited or specific tasks. Moreover, the lack of standardized benchmarks hinders a fair comparison across different approaches. Thus, we present Dynamic-SUPERB, a benchmark designed for building universal speech models capable of leveraging instruction tuning to perform multiple tasks in a zero-shot fashion. To achieve comprehensive coverage of diverse speech tasks and harness instruction tuning, we invite the community to collaborate and contribute, facilitating the dynamic growth of the benchmark. To initiate, Dynamic-SUPERB features 55 evaluation instances by combining 33 tasks and 22 datasets. This spans a broad spectrum of dimensions, providing a comprehensive platform for evaluation. Additionally, we propose several approaches to establish benchmark baselines. These include the utilization of speech models, text language models, and the multimodal encoder. Evaluation results indicate that while these baselines perform reasonably on seen tasks, they struggle with unseen ones. We release all materials to the public and welcome researchers to collaborate on the project, advancing technologies in the field together.
• Abstract（参考訳）: テキスト言語モデルは、よく整形された命令が与えられたときに、目に見えないタスクに一般化する際、顕著なゼロショット能力を示している。 しかし、音声処理における既存の研究は、主に限定的あるいは特定のタスクに焦点を当てている。 さらに、標準化されたベンチマークの欠如は、異なるアプローチ間の公正な比較を妨げる。 そこで本稿では,複数タスクをゼロショットで実行するための命令チューニングを活用可能なユニバーサル音声モデルを構築するためのベンチマークであるDynamic-SUPERBを提案する。 多様な音声タスクを網羅的にカバーし,指導指導の活用を図るため,我々はコミュニティに協力とコントリビューションを呼びかけ,ベンチマークの動的成長を促進する。 Dynamic-SUPERBは、33のタスクと22のデータセットを組み合わせることで55の評価インスタンスを特徴とする。 これは幅広い範囲にまたがり、評価のための総合的なプラットフォームを提供する。 さらに,ベンチマークベースラインを確立するためのいくつかのアプローチを提案する。 これには、音声モデル、テキスト言語モデル、マルチモーダルエンコーダの利用が含まれる。 評価結果は、これらのベースラインが目に見えるタスクで合理的に機能する一方で、目に見えないタスクで苦労していることを示している。 我々はすべての資料を公開し、研究者を歓迎し、このプロジェクトで協力し、この分野のテクノロジーを共に発展させます。

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