論文の概要: Zero-resource Speech Translation and Recognition with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18566v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 17:37:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:54:36.162858
• Title: Zero-resource Speech Translation and Recognition with LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いたゼロリソース音声翻訳と音声認識
• Authors: Karel Mundnich, Xing Niu, Prashant Mathur, Srikanth Ronanki, Brady Houston, Veera Raghavendra Elluru, Nilaksh Das, Zejiang Hou, Goeric Huybrechts, Anshu Bhatia, Daniel Garcia-Romero, Kyu J. Han, Katrin Kirchhoff,
• Abstract要約: 我々は,ペア音声テキストデータを見たことのない言語において,多言語大言語モデル(LLM)を用いてSTとASRを実行することを提案する。 我々は、事前訓練された多言語音声エンコーダ、多言語LLM、およびLLMのトークン埋め込み空間に音声表現をマッピングする軽量適応モジュールを用いて、これを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.11535502039386
• License:
• Abstract: Despite recent advancements in speech processing, zero-resource speech translation (ST) and automatic speech recognition (ASR) remain challenging problems. In this work, we propose to leverage a multilingual Large Language Model (LLM) to perform ST and ASR in languages for which the model has never seen paired audio-text data. We achieve this by using a pre-trained multilingual speech encoder, a multilingual LLM, and a lightweight adaptation module that maps the audio representations to the token embedding space of the LLM. We perform several experiments both in ST and ASR to understand how to best train the model and what data has the most impact on performance in previously unseen languages. In ST, our best model is capable to achieve BLEU scores over 23 in CoVoST2 for two previously unseen languages, while in ASR, we achieve WERs of up to 28.2\%. We finally show that the performance of our system is bounded by the ability of the LLM to output text in the desired language.
• Abstract（参考訳）: 近年の音声処理の進歩にもかかわらず、ゼロリソース音声翻訳(ST)と自動音声認識(ASR)は依然として困難な問題である。 本研究では,マルチ言語大言語モデル(LLM)を用いて,ペア音声テキストデータを見たことのない言語でSTとASRを実行することを提案する。 我々は、事前訓練された多言語音声エンコーダ、多言語LLM、およびLLMのトークン埋め込み空間に音声表現をマッピングする軽量適応モジュールを用いて、これを実現する。 我々は、STとASRの両方で、モデルを最良のトレーニング方法と、これまで見つからなかった言語のパフォーマンスにどんな影響があるかを理解するために、いくつかの実験を行います。 STでは、2つの未確認言語に対して23以上のBLEUスコアをCoVoST2で達成し、ASRでは最大28.2\%のWERを達成する。 最終的に、我々のシステムの性能は、所望の言語でテキストを出力するLLMの能力によって制限されていることを示す。

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