論文の概要: SpiRit-LM: Interleaved Spoken and Written Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05755v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 15:39:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 14:29:05.055959
• Title: SpiRit-LM: Interleaved Spoken and Written Language Model
• Title（参考訳）: SpiRit-LM: インターリーブされた言語モデル
• Authors: Tu Anh Nguyen, Benjamin Muller, Bokai Yu, Marta R. Costa-jussa, Maha Elbayad, Sravya Popuri, Paul-Ambroise Duquenne, Robin Algayres, Ruslan Mavlyutov, Itai Gat, Gabriel Synnaeve, Juan Pino, Benoit Sagot, Emmanuel Dupoux
• Abstract要約: SPIRIT-LMは、テキストと音声を自由に混合する基礎的マルチモーダル言語モデルである。 モデルは、事前訓練されたテキスト言語モデルに基づいており、テキストと音声ユニットで継続的にトレーニングすることで、音声モダリティに拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.44798658207754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce SPIRIT-LM, a foundation multimodal language model that freely mixes text and speech. Our model is based on a pretrained text language model that we extend to the speech modality by continuously training it on text and speech units. Speech and text sequences are concatenated as a single set of tokens, and trained with a word-level interleaving method using a small automatically-curated speech-text parallel corpus. SPIRIT-LM comes in two versions: a BASE version that uses speech semantic units and an EXPRESSIVE version that models expressivity using pitch and style units in addition to the semantic units. For both versions, the text is encoded with subword BPE tokens. The resulting model displays both the semantic abilities of text models and the expressive abilities of speech models. Additionally, we demonstrate that SPIRIT-LM is able to learn new tasks in a few-shot fashion across modalities (i.e. ASR, TTS, Speech Classification).
• Abstract（参考訳）: テキストと音声を自由に混合する基礎的マルチモーダル言語モデルであるSPIRIT-LMを紹介する。 本モデルは,テキスト単位と音声単位を連続的に訓練することにより,音声モダリティに拡張した事前学習されたテキスト言語モデルに基づいている。 音声とテキストのシーケンスは1組のトークンとして連結され、小さな自動計算された音声テキスト並列コーパスを用いて単語レベルのインターリーブ法で訓練される。 SPIRIT-LMは、音声意味単位を使用するBASEバージョンと、意味単位に加えてピッチとスタイル単位を使用して表現率をモデル化するExpressionIVEバージョンである。 どちらのバージョンでも、テキストはサブワードのBPEトークンでエンコードされる。 得られたモデルは、テキストモデルの意味能力と音声モデルの表現能力の両方を表示する。 さらに、SPIRIT-LMは、モーダル性(ASR, TTS, 音声分類)にまたがって、数ショットで新しいタスクを学習できることを実証する。

関連論文リスト

• Toward Joint Language Modeling for Speech Units and Text [89.32163954508489]
  音声単位とテキストの共用言語モデリングについて検討する。 音声とテキストの混在度を評価するための自動計測手法を提案する。 提案手法を用いて音声単位とテキストを混合することにより,SLUタスクにおける音声のみのベースラインを改良することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T20:53:39Z)
• SLM: Bridge the thin gap between speech and text foundation models [45.319071954143325]
  音声・言語モデル (SLM) は、事前訓練された基礎言語モデルと言語モデルを利用するマルチタスク、多言語、二重モーダルモデルである。 我々は、SLMは訓練に効率的であるが、異なるモダリティの基盤モデルで既に獲得されている強力な能力を継承することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T02:27:45Z)
• VioLA: Unified Codec Language Models for Speech Recognition, Synthesis, and Translation [91.39949385661379]
  VioLAは1つの自動回帰トランスフォーマーデコーダのみのネットワークで、音声とテキストを含む様々なモーダルタスクを統合する。 まず、オフラインのニューラルエンコーダを用いて、全ての発話を個別のトークンに変換する。 さらに,タスクID(TID)と言語ID(LID)をモデルに統合し,異なる言語やタスクを扱うモデリング能力を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T14:39:47Z)
• Bridging Speech and Textual Pre-trained Models with Unsupervised ASR [70.61449720963235]
  この研究は、音声とテキストによる事前学習モデルを結ぶ、シンプルで効率的な教師なしのパラダイムを提案する。 教師なし自動音声認識(ASR)は、音声自己教師モデルから表現を改善することができることを示す。 特に、音声による質問応答では、挑戦的なNMSQAベンチマークよりも最先端の結果に到達しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-06T04:50:37Z)
• SpeechUT: Bridging Speech and Text with Hidden-Unit for Encoder-Decoder Based Speech-Text Pre-training [106.34112664893622]
  本稿では,音声エンコーダとテキストデコーダの表現を共有単位エンコーダに接続する,統一モーダル音声単位テキスト事前学習モデルであるSpeechUTを提案する。 提案するSpeechUTは,自動音声認識(ASR)と音声翻訳(ST)タスクに基づいて微調整および評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T17:57:45Z)
• SpeechLM: Enhanced Speech Pre-Training with Unpaired Textual Data [100.46303484627045]
  本稿では,事前定義した統一表現と音声とテキストの事前学習を協調させるクロスモーダル音声言語モデル(SpeechLM)を提案する。 具体的には、音声とテキストのモダリティをブリッジするために、2つの別の離散トークン化器を導入する。 音声認識, 音声翻訳, ユニバーサル表現評価フレームワーク SUPERB など, 様々な音声言語処理タスクにおける音声LM の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T09:12:10Z)
• Text-Free Prosody-Aware Generative Spoken Language Modeling [46.19240899818964]
  pGSLM(Prosody-aware Generative Speech Language Model)を提案する。 音声のマルチストリームトランスフォーマー言語モデル(MS-TLM)と、MS-TLM出力を波形に変換する適応型HiFi-GANモデルで構成されている。 実験結果から, pGSLMは韻律とコンテンツモデリングの両方を改善するために韻律を利用することができ, 自然な, 意味のある, 一貫性のある音声を生成することができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-07T18:03:21Z)

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。