論文の概要: An Empirical Analysis of Speech Self-Supervised Learning at Multiple Resolutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23955v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 14:09:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:59:47.484510
• Title: An Empirical Analysis of Speech Self-Supervised Learning at Multiple Resolutions
• Title（参考訳）: 複数分解能における自己教師付き音声学習の実証分析
• Authors: Theo Clark, Benedetta Cevoli, Eloy de Jong, Timofey Abramski, Jamie Dougherty,
• Abstract要約: 我々は,CCA(Canonical correlation Analysis)とMI(Mutual Information)に着目し,マルチスケールアーキテクチャにおけるレイヤワイズ表現の初期解析を行う。 SuPERBタスクの性能改善は、主にダウンサンプリング自体よりも、補助的な低分解能損失によるものであることが判明した。 これらの知見はMR-HuBERTのマルチスケールな性質に関する仮定に挑戦し、より良い表現の学習から計算効率を遠ざけることの重要性を動機付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3495246564946556
• License:
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) models have become crucial in speech processing, with recent advancements concentrating on developing architectures that capture representations across multiple timescales. The primary goal of these multi-scale architectures is to exploit the hierarchical nature of speech, where lower-resolution components aim to capture representations that align with increasingly abstract concepts (e.g., from phones to words to sentences). Although multi-scale approaches have demonstrated some improvements over single-scale models, the precise reasons for these enhancements have poor empirical support. In this study, we present an initial analysis of layer-wise representations in multi-scale architectures, with a focus on Canonical Correlation Analysis (CCA) and Mutual Information (MI). We apply this analysis to Multi-Resolution HuBERT (MR-HuBERT) and find that (1) the improved performance on SUPERB tasks is primarily due to the auxiliary low-resolution loss rather than the downsampling itself, and (2) downsampling to lower resolutions neither improves downstream performance nor correlates with higher-level information (e.g., words), though it does improve computational efficiency. These findings challenge assumptions about the multi-scale nature of MR-HuBERT and motivate the importance of disentangling computational efficiency from learning better representations.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)モデルは、音声処理において重要となり、近年の進歩は、複数の時間スケールで表現をキャプチャするアーキテクチャの開発に集中している。 これらのマルチスケールアーキテクチャの第一の目的は、低解像度のコンポーネントが、より抽象的な概念(例えば、電話から言葉から文まで)に合わせて表現をキャプチャすることを目的としている、音声の階層的な性質を活用することである。 マルチスケールアプローチではシングルスケールモデルよりもいくつかの改善が示されているが、これらの拡張の正確な理由は実証的サポートが不十分である。 本研究では,CCA(Canonical correlation Analysis)とMI(Mutual Information)に着目し,マルチスケールアーキテクチャにおけるレイヤワイズ表現の初期解析を行う。 この分析をMulti-Resolution HuBERT (MR-HuBERT) に適用し,(1) SUPERBタスクにおける改善性能は,主にダウンサンプリング自体よりも補助的な低分解能損失によるものであり,(2)低分解能へのダウンサンプリングはダウンストリーム性能を改善したり,高レベルの情報(単語など)と相関しないが,計算効率は向上することを示した。 これらの知見はMR-HuBERTのマルチスケールな性質に関する仮定に挑戦し、より良い表現の学習から計算効率を遠ざけることの重要性を動機付けている。

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