論文の概要: Generative linguistic representation for spoken language identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10964v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 06:40:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 21:03:28.322332
• Title: Generative linguistic representation for spoken language identification
• Title（参考訳）: 音声言語識別のための生成言語表現
• Authors: Peng Shen, Xuguang Lu, Hisashi Kawai
• Abstract要約: 本稿では,Whisperモデルからデコーダベースのネットワークを利用して言語的特徴を抽出する方法について検討する。 言語埋め込み法とLID出力の直接最適化に焦点を当てた2つの戦略を考案した。 我々は,MLS,VoxLingua107,CommonVoiceといった大規模多言語データセットを用いて,我々のアプローチをテストする実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.9575874225144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Effective extraction and application of linguistic features are central to the enhancement of spoken Language IDentification (LID) performance. With the success of recent large models, such as GPT and Whisper, the potential to leverage such pre-trained models for extracting linguistic features for LID tasks has become a promising area of research. In this paper, we explore the utilization of the decoder-based network from the Whisper model to extract linguistic features through its generative mechanism for improving the classification accuracy in LID tasks. We devised two strategies - one based on the language embedding method and the other focusing on direct optimization of LID outputs while simultaneously enhancing the speech recognition tasks. We conducted experiments on the large-scale multilingual datasets MLS, VoxLingua107, and CommonVoice to test our approach. The experimental results demonstrated the effectiveness of the proposed method on both in-domain and out-of-domain datasets for LID tasks.
• Abstract（参考訳）: 言語特徴の効果的な抽出と応用は、音声言語識別(LID)性能の向上の中心である。 近年のGPTやWhisperのような大規模モデルの成功により、LIDタスクの言語的特徴を抽出するために事前訓練されたモデルを活用する可能性が高まっている。 本稿では,LIDタスクの分類精度向上のための生成機構を通じて,Whisperモデルから言語特徴を抽出するためのデコーダネットワークの利用について検討する。 一つは言語埋め込み法に基づく手法であり、もう一つは音声認識タスクの強化と同時に、lid出力の直接最適化に焦点をあてた戦略である。 我々は,MLS,VoxLingua107,CommonVoiceといった大規模多言語データセットの実験を行った。 実験の結果,提案手法がLIDタスクの領域内および領域外データセットに与える影響が示された。

関連論文リスト

• Improving Speech Emotion Recognition in Under-Resourced Languages via Speech-to-Speech Translation with Bootstrapping Data Selection [49.27067541740956]
  音声感情認識(SER)は、人間とコンピュータの自然な相互作用が可能な汎用AIエージェントを開発する上で重要な要素である。 英語や中国語以外の言語でラベル付きデータが不足しているため、堅牢な多言語SERシステムの構築は依然として困難である。 本稿では,低SERリソース言語におけるSERの性能向上のための手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T08:36:45Z)
• Enhancing Code-Switching Speech Recognition with LID-Based Collaborative Mixture of Experts Model [12.030995417911296]
  本研究では,専門家グループ間の協調的なメカニズムを活用するMixture of Experts(MoE)モデルであるCollaborative-MoEを提案する。 各言語専門家グループ内では、ゲーティングネットワークは、言語以外の属性に関するコラボレーションを促進するために教師なしの運営を行っている。 提案手法は,MoEモデルの特徴となる効率的な推論能力を,追加の事前学習を必要とせずに保持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T16:53:38Z)
• OV-DINO: Unified Open-Vocabulary Detection with Language-Aware Selective Fusion [88.59397418187226]
  我々はOV-DINOと呼ばれる新しいオープン語彙検出手法を提案する。 言語対応の選択的融合を統一フレームワークに組み込んだ、さまざまな大規模データセットで事前トレーニングされている。 提案するOV-DINOのオープン語彙検出ベンチマークにおける性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T17:05:49Z)
• Soft Language Clustering for Multilingual Model Pre-training [57.18058739931463]
  本稿では,インスタンスを条件付きで符号化するためのフレキシブルガイダンスとして,コンテキスト的にプロンプトを検索するXLM-Pを提案する。 我々のXLM-Pは、(1)言語間における言語不変および言語固有知識の軽量なモデリングを可能にし、(2)他の多言語事前学習手法との容易な統合を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T08:08:08Z)
• Label Aware Speech Representation Learning For Language Identification [49.197215416945596]
  本稿では,自己指導型表現学習と事前学習タスクのための言語ラベル情報を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークは、ラベル認識音声表現(LASR)学習と呼ばれ、三重項に基づく目的関数を使用して、言語ラベルと自己教師付き損失関数を組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T12:14:16Z)
• Efficient Spoken Language Recognition via Multilabel Classification [53.662747523872305]
  我々のモデルは,現在の最先端手法よりも桁違いに小さく,高速でありながら,競争力のある結果が得られることを示す。 我々のマルチラベル戦略は、マルチクラス分類よりも非ターゲット言語の方が堅牢である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T23:04:19Z)
• Adaptive Activation Network For Low Resource Multilingual Speech Recognition [30.460501537763736]
  ASRモデルの上位層に適応的アクティベーションネットワークを導入する。 また,(1)クロス言語学習,(2)アクティベーション関数をソース言語からターゲット言語に置き換える,(2)多言語学習という2つの手法を提案する。 IARPA Babelデータセットに関する実験により、我々のアプローチは、オフスクラッチトレーニングや従来のボトルネック機能に基づく手法よりも優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-28T04:02:59Z)
• Transducer-based language embedding for spoken language identification [38.60303603000269]
  音響的特徴と言語的特徴は,音声言語識別作業において重要な手がかりである。 近年の先進的なLIDシステムは、言語的特徴符号化を欠いた音響的特徴を主に用いている。 本稿では,RNNトランスデューサモデルを言語埋め込みフレームワークに統合することにより,LIDタスクのための新しいトランスデューサベースの言語埋め込み手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-08T07:23:43Z)
• Multilingual Speech Recognition using Knowledge Transfer across Learning Processes [15.927513451432946]
  実験結果から,WER全体の3.55%の相対的な減少が得られた。 LEAPとSSLの組み合わせにより、言語IDを使用する場合、WER全体の3.51%が相対的に減少する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T07:50:27Z)
• Unsupervised Domain Adaptation of a Pretrained Cross-Lingual Language Model [58.27176041092891]
  最近の研究は、大規模未ラベルテキストに対する言語間言語モデルの事前学習が、大幅な性能向上をもたらすことを示唆している。 本稿では,絡み合った事前学習した言語間表現からドメイン固有の特徴を自動的に抽出する,教師なし特徴分解手法を提案する。 提案モデルでは、相互情報推定を利用して、言語間モデルによって計算された表現をドメイン不変部分とドメイン固有部分に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T16:00:42Z)
• Towards Relevance and Sequence Modeling in Language Recognition [39.547398348702025]
  本稿では,言語認識における短系列情報を利用したニューラルネットワークフレームワークを提案する。 音声認識タスクの関連性に基づいて、音声データの一部を重み付けする言語認識に関連性を取り入れた新しいモデルを提案する。 NIST LRE 2017 Challengeにおいて、クリーン、ノイズ、マルチ話者音声データを用いて言語認識タスクを用いて実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-02T18:31:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。