論文の概要: Multi-Stage Multi-Modal Pre-Training for Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19822v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 20:23:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 17:13:56.534859
• Title: Multi-Stage Multi-Modal Pre-Training for Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: 自動音声認識のためのマルチステージマルチモーダル事前訓練
• Authors: Yash Jain, David Chan, Pranav Dheram, Aparna Khare, Olabanji Shonibare, Venkatesh Ravichandran, Shalini Ghosh,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルとマルチタスクによる教師なし事前学習と,翻訳に基づく教師付き中間学習を併用した新しい手法を提案する。 このような多段階的なアプローチが,Librispeech と SUPERB のベースラインを最大38.45%上回る相対単語誤り率 (WER) の向上につながることを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.36399200974439
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in machine learning have demonstrated that multi-modal pre-training can improve automatic speech recognition (ASR) performance compared to randomly initialized models, even when models are fine-tuned on uni-modal tasks. Existing multi-modal pre-training methods for the ASR task have primarily focused on single-stage pre-training where a single unsupervised task is used for pre-training followed by fine-tuning on the downstream task. In this work, we introduce a novel method combining multi-modal and multi-task unsupervised pre-training with a translation-based supervised mid-training approach. We empirically demonstrate that such a multi-stage approach leads to relative word error rate (WER) improvements of up to 38.45% over baselines on both Librispeech and SUPERB. Additionally, we share several important findings for choosing pre-training methods and datasets.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の最近の進歩は、モデルがユニモーダルタスクで微調整された場合でも、ランダムに初期化されるモデルと比較して、マルチモーダル事前学習が自動音声認識(ASR)性能を改善することを実証している。 ASRタスクの既存のマルチモーダル事前訓練手法は、主に1つの教師なしタスクが事前訓練に使用され、その後下流タスクの微調整が行われるシングルステージ事前訓練に焦点を当てている。 本研究では,マルチモーダルとマルチタスクによる教師なし事前学習と,翻訳に基づく教師付き中間学習手法を組み合わせた新しい手法を提案する。 このような多段階的なアプローチが,Librispeech と SUPERB のベースラインを最大38.45%上回る相対単語誤り率 (WER) の向上につながることを実証的に実証した。 さらに,事前学習方法やデータセットを選択する上で,いくつかの重要な知見を共有している。

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