論文の概要: Efficiency-oriented approaches for self-supervised speech representation learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11142v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 12:32:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 20:19:53.926836
• Title: Efficiency-oriented approaches for self-supervised speech representation learning
• Title（参考訳）: 自己教師付き音声表現学習のための効率性指向アプローチ
• Authors: Luis Lugo and Valentin Vielzeuf
• Abstract要約: 自己教師付き学習は、大きなラベル付きデータセットを必要とせずに、大きなニューラルネットワークモデルのトレーニングを可能にする。 コンピュータビジョン、自然言語処理、生物学、音声など、いくつかの分野で画期的な成果を上げている。 現在の努力にもかかわらず、自己教師付き表現学習における高い計算コストに対応するために、より多くの作業を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.860144985630098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning enables the training of large neural models without the need for large, labeled datasets. It has been generating breakthroughs in several fields, including computer vision, natural language processing, biology, and speech. In particular, the state-of-the-art in several speech processing applications, such as automatic speech recognition or speaker identification, are models where the latent representation is learned using self-supervised approaches. Several configurations exist in self-supervised learning for speech, including contrastive, predictive, and multilingual approaches. There is, however, a crucial limitation in most existing approaches: their high computational costs. These costs limit the deployment of models, the size of the training dataset, and the number of research groups that can afford research with large self-supervised models. Likewise, we should consider the environmental costs that high energy consumption implies. Efforts in this direction comprise optimization of existing models, neural architecture efficiency, improvements in finetuning for speech processing tasks, and data efficiency. But despite current efforts, more work could be done to address high computational costs in self-supervised representation learning.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は、大きなラベル付きデータセットを必要とせずに、大きなニューラルネットワークモデルのトレーニングを可能にする。 コンピュータビジョン、自然言語処理、生物学、音声など、いくつかの分野でブレークスルーを生み出している。 特に、自動音声認識や話者識別など、いくつかの音声処理アプリケーションにおける最先端技術は、潜在表現が自己教師付きアプローチで学習されるモデルである。 音声の自己教師型学習には、コントラスト、予測、多言語アプローチなど、いくつかの構成が存在する。 しかし、既存のアプローチのほとんどに重大な制限がある:高い計算コストである。 これらのコストは、モデルのデプロイ、トレーニングデータセットのサイズ、そして大規模な自己管理モデルによる研究に余裕のある研究グループの数を制限する。 同様に、高エネルギー消費がもたらす環境コストも考慮すべきである。 この方向への取り組みは、既存のモデルの最適化、ニューラルアーキテクチャの効率、音声処理タスクの微調整の改善、データ効率が含まれる。 しかし、現在の努力にもかかわらず、自己教師付き表現学習における高い計算コストに対処するために、さらに多くの作業を行うことができる。

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