論文の概要: mHuBERT-147: A Compact Multilingual HuBERT Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06371v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 15:32:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 13:28:42.038759
• Title: mHuBERT-147: A Compact Multilingual HuBERT Model
• Title（参考訳）: mHuBERT-147:小型多言語 HuBERT モデル
• Authors: Marcely Zanon Boito, Vivek Iyer, Nikolaos Lagos, Laurent Besacier, Ioan Calapodescu,
• Abstract要約: mHuBERT-147は90K時間のクリーンでオープンなデータに基づいて訓練された最初の汎用多言語HuBERT音声表現モデルである。 マルチイテレーションの HuBERT アプローチをスケールアップするために,ファイスベースのクラスタリングを用い,元の手法よりも5.2倍高速なラベル割り当てを実現した。 以上の結果から,mHuBERT147は多言語音声処理タスクの有望なモデルであり,高い性能と効率のバランスを保っていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.207762084023933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present mHuBERT-147, the first general-purpose massively multilingual HuBERT speech representation model trained on 90K hours of clean, open-license data. To scale up the multi-iteration HuBERT approach, we use faiss-based clustering, achieving 5.2x faster label assignment over the original method. We also apply a new multilingual batching up-sampling strategy, leveraging both language and dataset diversity. After 3 training iterations and with only 95M parameters, mHuBERT-147 outperforms larger models trained on substantially more data. We rank second and first on the ML-SUPERB 10min/1h leaderboards respectively, with SOTA scores for all LID tasks. Across ASR/LID tasks, our model consistently surpasses XLS-R (300M params; 436K hours) and demonstrates strong competitiveness against the much larger MMS (1B params; 491K hours). Our findings suggest that mHuBERT-147 is a promising model for multilingual speech processing tasks, offering an unprecedented balance between high performance and parameter efficiency.
• Abstract（参考訳）: 我々は90K時間のクリーンでオープンなデータに基づいて訓練された最初の汎用多言語HuBERT音声表現モデルであるmHuBERT-147を提案する。 マルチイテレーションの HuBERT アプローチをスケールアップするために,ファイスベースのクラスタリングを用い,元の手法よりも5.2倍高速なラベル割り当てを実現した。 また、言語とデータセットの多様性の両面を活用した、新しい多言語バッチアップサンプリング戦略を適用します。 3回のトレーニングを繰り返し、わずか95Mのパラメータしか持たないmHuBERT-147は、かなり多くのデータでトレーニングされたより大きなモデルより優れている。 ML-SUPERB 10min/1h のリーダーボードでそれぞれ第2位と第1位にランクされ、全ての LID タスクの SOTA スコアが与えられます。 ASR/LIDタスク全体で、我々のモデルは一貫してXLS-R(300Mパラム、436K時間)を超え、はるかに大きなMSM(1Bパラム、491K時間)に対して強い競争力を示す。 この結果から,mHuBERT-147は多言語音声処理タスクにおいて有望なモデルであり,高い性能とパラメータ効率のバランスを保っていることが示唆された。

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