論文の概要: What Do Self-Supervised Speech and Speaker Models Learn? New Findings From a Cross Model Layer-Wise Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17632v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 07:23:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 15:28:07.213390
• Title: What Do Self-Supervised Speech and Speaker Models Learn? New Findings From a Cross Model Layer-Wise Analysis
• Title（参考訳）: 自己監督音声と話者モデルは何を学ぶか クロスモデル層幅解析の新しい知見
• Authors: Takanori Ashihara, Marc Delcroix, Takafumi Moriya, Kohei Matsuura, Taichi Asami, Yusuke Ijima
• Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)は、意味のある音声表現を学習するために注目を集めている。 話者SSLモデルは、主に話者表現のための発話レベルの訓練目標を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.93152068353389
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) has attracted increased attention for learning meaningful speech representations. Speech SSL models, such as WavLM, employ masked prediction training to encode general-purpose representations. In contrast, speaker SSL models, exemplified by DINO-based models, adopt utterance-level training objectives primarily for speaker representation. Understanding how these models represent information is essential for refining model efficiency and effectiveness. Unlike the various analyses of speech SSL, there has been limited investigation into what information speaker SSL captures and how its representation differs from speech SSL or other fully-supervised speaker models. This paper addresses these fundamental questions. We explore the capacity to capture various speech properties by applying SUPERB evaluation probing tasks to speech and speaker SSL models. We also examine which layers are predominantly utilized for each task to identify differences in how speech is represented. Furthermore, we conduct direct comparisons to measure the similarities between layers within and across models. Our analysis unveils that 1) the capacity to represent content information is somewhat unrelated to enhanced speaker representation, 2) specific layers of speech SSL models would be partly specialized in capturing linguistic information, and 3) speaker SSL models tend to disregard linguistic information but exhibit more sophisticated speaker representation.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(ssl)は有意義な音声表現の学習で注目を集めている。 wavlmのような音声sslモデルは、汎用表現を符号化するためにマスク予測トレーニングを用いる。 対照的に、DINOベースのモデルで実証された話者SSLモデルは、主に話者表現のための発話レベルの訓練目標を採用する。 これらのモデルがどのように情報を表現するかを理解することは、モデルの効率性と効率性を改善する上で不可欠である。 音声SSLの様々な分析とは異なり、どの情報話者SSLをキャプチャするか、その表現が音声SSLや他の完全に教師された話者モデルとどのように異なるかは限定的に調査されている。 本稿ではこれらの基本的な問題に対処する。 音声および話者SSLモデルにSUPERB評価課題を適用し,様々な音声特性を捉える能力について検討する。 また,どの層が各タスクに主に利用されているかを調べ,音声の表現方法の違いを識別する。 さらに、モデル内の層間および層間の類似度を測定するために直接比較を行う。 私たちの分析は 1)内容情報を表す能力は、拡張話者表現とは多少無関係である。 2)音声sslモデルの特定の層は、言語情報の取り込みに部分的に特化しており、 3)話者sslモデルは言語情報を無視する傾向があるが、より洗練された話者表現を示す。

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