論文の概要: Interface Design for Self-Supervised Speech Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12209v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 02:13:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 23:08:33.406397
• Title: Interface Design for Self-Supervised Speech Models
• Title（参考訳）: 自己教師付き音声モデルのインタフェース設計
• Authors: Yi-Jen Shih, David Harwath,
• Abstract要約: 我々は、上流と下流を結ぶインターフェースを提案することにより、SSLモデル利用のための一般的なフレームワークを拡張します。 上流モデルの深さと対数的にスケールする畳み込みインタフェースは、他の多くのインタフェース設計よりも一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.580382450315206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised speech (SSL) models have recently become widely adopted for many downstream speech processing tasks. The general usage pattern is to employ SSL models as feature extractors, and then train a downstream prediction head to solve a specific task. However, different layers of SSL models have been shown to capture different types of information, and the methods of combining them are not well studied. To this end, we extend the general framework for SSL model utilization by proposing the interface that connects the upstream and downstream. Under this view, the dominant technique of combining features via a layerwise weighted sum can be regarded as a specific interface. We propose several alternative interface designs and demonstrate that the weighted sum interface is suboptimal for many tasks. In particular, we show that a convolutional interface whose depth scales logarithmically with the depth of the upstream model consistently outperforms many other interface designs.
• Abstract（参考訳）: 近年,多くのダウンストリーム音声処理タスクにおいて,自己教師付き音声(SSL)モデルが広く採用されている。 一般的な利用パターンは、SSLモデルを特徴抽出器として使用し、ダウンストリーム予測ヘッドをトレーニングして特定のタスクを解決することである。 しかし、SSLモデルの異なるレイヤが異なるタイプの情報をキャプチャできることが示されており、それらを組み合わせる方法は十分に研究されていない。 この目的のために、上流と下流を結ぶインターフェースを提案することにより、SSLモデル利用のための一般的なフレームワークを拡張します。 この観点では、階層的に重み付けされた和によって特徴を組み合わせるという支配的な手法は、特定のインターフェースと見なすことができる。 いくつかの代替インターフェースの設計を提案し、重み付けされた和インタフェースが多くのタスクに最適であることを示す。 特に、上流モデルの深さと対数的にスケールする畳み込みインタフェースが、他の多くのインタフェース設計より一貫して優れていることを示す。

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