論文の概要: Establishing degrees of closeness between audio recordings along different dimensions using large-scale cross-lingual models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05581v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 11:31:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 15:29:59.881834
• Title: Establishing degrees of closeness between audio recordings along different dimensions using large-scale cross-lingual models
• Title（参考訳）: 大規模言語交叉モデルを用いた異なる次元の音声記録間の近接度の設定
• Authors: Maxime Fily, Guillaume Wisniewski, Severine Guillaume, Gilles Adda, Alexis Michaud
• Abstract要約: そこで本稿では,メタデータを慎重にキュレートした音声録音におけるABXテストを用いた教師なしの新しい手法を提案する。 3つの実験が考案され、1つは室内音響、もう1つは言語学的ジャンル、もう1つは音声学的側面である。 その結果,異なる言語・言語的特徴を持つ記録から抽出した表現は,同じ線に沿って異なることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.349838917565205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the highly constrained context of low-resource language studies, we explore vector representations of speech from a pretrained model to determine their level of abstraction with regard to the audio signal. We propose a new unsupervised method using ABX tests on audio recordings with carefully curated metadata to shed light on the type of information present in the representations. ABX tests determine whether the representations computed by a multilingual speech model encode a given characteristic. Three experiments are devised: one on room acoustics aspects, one on linguistic genre, and one on phonetic aspects. The results confirm that the representations extracted from recordings with different linguistic/extra-linguistic characteristics differ along the same lines. Embedding more audio signal in one vector better discriminates extra-linguistic characteristics, whereas shorter snippets are better to distinguish segmental information. The method is fully unsupervised, potentially opening new research avenues for comparative work on under-documented languages.
• Abstract（参考訳）: 低リソース言語研究の高度に制約された文脈では、事前学習されたモデルから音声のベクトル表現を調べ、音声信号に対する抽象化のレベルを決定する。 そこで本研究では,音声録音におけるabxテストを用いた非教師なし手法を提案する。 ABXテストは、与えられた特徴を符号化した多言語音声モデルによって計算された表現を決定する。 3つの実験が考案され、1つは室内音響、もう1つは言語学的ジャンル、もう1つは音声学的側面である。 その結果,言語・言語特性の異なる記録から抽出した表現は,同じ線に沿って異なることがわかった。 1つのベクトルにより多くの音声信号を埋め込むことで言語外特性を識別できるのに対し、短いスニペットはセグメント情報を識別するのがよい。 この手法は完全に教師なしであり、未文書言語の比較研究のための新たな研究の道を開く可能性がある。

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