論文の概要: CLARA: Multilingual Contrastive Learning for Audio Representation Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11830v2
• Date: Wed, 1 Nov 2023 11:38:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 16:37:25.303714
• Title: CLARA: Multilingual Contrastive Learning for Audio Representation Acquisition
• Title（参考訳）: CLARA:音声表現獲得のための多言語コントラスト学習
• Authors: Kari A Noriy, Xiaosong Yang, Marcin Budka and Jian Jun Zhang
• Abstract要約: CLARAはラベル付きデータへの依存を最小限に抑え、言語間の一般化を強化する。 我々のアプローチは、主観的評価問題を克服し、音声における感情的ニュアンスを十分に捉えている。 低リソース言語に適応し、多言語音声表現学習の進歩を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.520654376217889
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilingual speech processing requires understanding emotions, a task made difficult by limited labelled data. CLARA, minimizes reliance on labelled data, enhancing generalization across languages. It excels at fostering shared representations, aiding cross-lingual transfer of speech and emotions, even with little data. Our approach adeptly captures emotional nuances in speech, overcoming subjective assessment issues. Using a large multilingual audio corpus and self-supervised learning, CLARA develops speech representations enriched with emotions, advancing emotion-aware multilingual speech processing. Our method expands the data range using data augmentation, textual embedding for visual understanding, and transfers knowledge from high- to low-resource languages. CLARA demonstrates excellent performance in emotion recognition, language comprehension, and audio benchmarks, excelling in zero-shot and few-shot learning. It adapts to low-resource languages, marking progress in multilingual speech representation learning.
• Abstract（参考訳）: 多言語音声処理は、限られたラベル付きデータによって困難な作業である感情を理解する必要がある。 CLARAはラベル付きデータへの依存を最小限に抑え、言語間の一般化を強化する。 共有表現の育成に優れ、少ないデータでも音声と感情の言語間移動を支援する。 本手法は,主観的評価問題を克服し,発話中の感情的ニュアンスを巧みにとらえる。 CLARAは、多言語音声コーパスと自己教師型学習を用いて、感情に富んだ音声表現を開発し、感情を意識した多言語音声処理を促進する。 提案手法は,データ拡張,視覚理解のためのテキスト埋め込み,高リソース言語から低リソース言語への知識伝達により,データ範囲を拡大する。 CLARAは、感情認識、言語理解、オーディオベンチマークにおいて優れたパフォーマンスを示し、ゼロショットと少数ショットの学習に優れています。 低リソース言語に適応し、多言語音声表現学習の進歩を示す。

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