論文の概要: A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09385v2
• Date: Wed, 29 May 2024 21:24:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 20:25:21.129719
• Title: A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models
• Title（参考訳）: 音声基礎モデルの大規模評価
• Authors: Shu-wen Yang, Heng-Jui Chang, Zili Huang, Andy T. Liu, Cheng-I Lai, Haibin Wu, Jiatong Shi, Xuankai Chang, Hsiang-Sheng Tsai, Wen-Chin Huang, Tzu-hsun Feng, Po-Han Chi, Yist Y. Lin, Yung-Sung Chuang, Tzu-Hsien Huang, Wei-Cheng Tseng, Kushal Lakhotia, Shang-Wen Li, Abdelrahman Mohamed, Shinji Watanabe, Hung-yi Lee,
• Abstract要約: 音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク(SUPERB)を構築し,基礎モデルパラダイムの有効性について検討する。 凍結基盤モデルを用いてSUPERBにおける音声処理タスクに対処する統合マルチタスクフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.95827399522204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The foundation model paradigm leverages a shared foundation model to achieve state-of-the-art (SOTA) performance for various tasks, requiring minimal downstream-specific modeling and data annotation. This approach has proven crucial in the field of Natural Language Processing (NLP). However, the speech processing community lacks a similar setup to explore the paradigm systematically. In this work, we establish the Speech processing Universal PERformance Benchmark (SUPERB) to study the effectiveness of the paradigm for speech. We propose a unified multi-tasking framework to address speech processing tasks in SUPERB using a frozen foundation model followed by task-specialized, lightweight prediction heads. Combining our results with community submissions, we verify that the foundation model paradigm is promising for speech, and our multi-tasking framework is simple yet effective, as the best-performing foundation model shows competitive generalizability across most SUPERB tasks. For reproducibility and extensibility, we have developed a long-term maintained platform that enables deterministic benchmarking, allows for result sharing via an online leaderboard, and promotes collaboration through a community-driven benchmark database to support new development cycles. Finally, we conduct a series of analyses to offer an in-depth understanding of SUPERB and speech foundation models, including information flows across tasks inside the models, the correctness of the weighted-sum benchmarking protocol and the statistical significance and robustness of the benchmark.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルパラダイムは、共有ファンデーションモデルを利用して、さまざまなタスクに対して最先端(SOTA)のパフォーマンスを実現し、下流固有のモデリングとデータアノテーションを最小限にする必要がある。 このアプローチは自然言語処理(NLP)分野において極めて重要であることが証明されている。 しかし、音声処理コミュニティには、このパラダイムを体系的に探求するための同様の設定が欠けている。 本研究では,音声処理の汎用性能ベンチマーク (SUPERB) を構築し,このパラダイムの有効性について検討する。 凍結基盤モデルを用いてSUPERBにおける音声処理タスクに対処する統合マルチタスクフレームワークを提案する。 この結果とコミュニティの投稿とを組み合わせることで,基礎モデルパラダイムがスピーチに有望であること,マルチタスクフレームワークがシンプルかつ効果的であること,そして最も優れた基礎モデルが,ほとんどのSUPERBタスク間での競争的一般化性を示していること,などが確認できる。 再現性と拡張性のために、決定論的ベンチマークを可能にし、オンラインのリーダーボードによる結果共有を可能にし、コミュニティ主導のベンチマークデータベースを通じてコラボレーションを促進し、新しい開発サイクルをサポートする長期的なプラットフォームを開発しました。 最後に,SUPERBと音声基礎モデルの詳細な理解を目的とした一連の分析を行い,モデル内のタスク間の情報フロー,重み付きベンチマークプロトコルの正確性,ベンチマークの統計的意義と堅牢性などについて述べる。

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