論文の概要: What Do Speech Foundation Models Not Learn About Speech?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12948v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 18:34:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:18:36.207809
• Title: What Do Speech Foundation Models Not Learn About Speech?
• Title（参考訳）: 音声基礎モデルは音声について学ばないのか?
• Authors: Abdul Waheed, Hanin Atwany, Bhiksha Raj, Rita Singh,
• Abstract要約: 我々はWhisper, Seamless, Wav2Vec, HuBERT, Qwen2-Audioなどの音声基礎モデルを分析する。 まず、ゼロショット設定でモデルを評価し、次にこれらのモデルから抽出した層ワイドな特徴を微調整する。 この結果から,モデルの一般化能力,レイヤワイド表現の特徴,下流タスク適応に必要な変換度などの知見が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.524282767961463
• License:
• Abstract: Understanding how speech foundation models capture non-verbal cues is crucial for improving their interpretability and adaptability across diverse tasks. In our work, we analyze several prominent models such as Whisper, Seamless, Wav2Vec, HuBERT, and Qwen2-Audio focusing on their learned representations in both paralinguistic and non-paralinguistic tasks from the Dynamic-SUPERB benchmark. Our study addresses three key questions: (1) What non-verbal cues (e.g., speaker intent, emotion, environmental context) are captured? (2) How are these cues represented across different layers of the models? and (3) To what extent can these representations be effectively adapted to downstream tasks? To answer these questions, we first evaluate the models in a zero-shot setting, followed by fine-tuning on layer-wise features extracted from these models. Our results provide insights into the models' capacity for generalization, the characteristics of their layer-wise representations, and the degree of transformation required for downstream task adaptation. Our findings suggest that some of these models perform well on various tasks in zero-shot settings, despite not being explicitly trained for those tasks. We also observe that zero-shot performance correlates with better-learned representations. The analysis of layer-wise features demonstrates that some models exhibit a convex relationship between the separability of the learned representations and model depth, with different layers capturing task-specific features.
• Abstract（参考訳）: 言語基礎モデルが非言語的手がかりをどのように捉えているかを理解することは、様々なタスクにおける解釈可能性と適応性を改善するために不可欠である。 本研究では、Whisper、Seamless、Wav2Vec、HuBERT、Qwen2-Audioなどの著名なモデルを分析し、Dynamic-SUPERBベンチマークのパラ言語的タスクと非言語的タスクの両方における学習表現に焦点を当てた。 本研究は,(1)非言語的手がかり(話者意図,感情,環境状況など)を捉えた3つの重要な疑問に対処する。 2) これらのキューはモデルの異なるレイヤでどのように表現されますか? と(3)下流タスクにどの程度効果的に適応できるか? これらの疑問に答えるために、まずゼロショット設定でモデルを評価し、続いてこれらのモデルから抽出した階層的特徴を微調整する。 この結果から,モデルの一般化能力,レイヤワイド表現の特徴,下流タスク適応に必要な変換度などの知見が得られた。 以上の結果から,これらのモデルの中には,これらのタスクに対して明示的に訓練されていないにも関わらず,ゼロショット設定で様々なタスクでうまく機能するものもあることが示唆された。 また、ゼロショット性能がより良い学習表現と相関していることも観察した。 階層的な特徴の分析は、学習した表現の分離性とモデルの深さとの間に凸関係を示すモデルがあり、異なるレイヤがタスク固有の特徴をキャプチャしていることを示している。

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