Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Spoken Language Modeling with Phoneme Classification: A Simple Fine-tuning Approach

論文の概要: Improving Spoken Language Modeling with Phoneme Classification: A Simple Fine-tuning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00025v1
Date: Wed, 30 Oct 2024 17:46:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-05 15:29:12.967104
Title: Improving Spoken Language Modeling with Phoneme Classification: A Simple Fine-tuning Approach
Title（参考訳）: 音素分類による音声言語モデルの改良:簡単な微調整アプローチ
Authors: Maxime Poli, Emmanuel Chemla, Emmanuel Dupoux,
Abstract要約: 音声言語モデリングの最近の進歩は、音声から直接学習言語が実現可能であることを実証している。音素分類に基づく微調整音声表現モデルにより、より文脈不変な表現が得られることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.5696754689252
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent progress in Spoken Language Modeling has demonstrated the feasibility of learning language directly from speech. Generating speech through a pipeline that operates at the text level typically loses nuances, intonations, and non-verbal vocalizations. Modeling directly from speech opens up the path to more natural and expressive systems. On the other hand, speech-only systems tend to trail behind text-based language models in terms of their semantic abilities. We show that fine-tuning speech representation models on phoneme classification leads to more context-invariant representations, which in turn improve downstream language modeling performance.
Abstract（参考訳）: 音声言語モデリングの最近の進歩は、音声から直接学習言語が実現可能であることを実証している。テキストレベルで動作するパイプラインを通して音声を生成する場合、通常、ニュアンス、イントネーション、非言語発声が失われる。音声から直接のモデリングは、より自然で表現力のあるシステムへの道を開く。一方、音声のみのシステムは、意味的能力の観点からテキストベースの言語モデルに追従する傾向にある。音素分類に基づく微調整音声表現モデルにより、文脈不変表現がより多くなり、ダウンストリーム言語モデリング性能が向上することを示す。

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