論文の概要: Sparse Autoencoder Insights on Voice Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00127v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 19:21:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:38.646561
• Title: Sparse Autoencoder Insights on Voice Embeddings
• Title（参考訳）: Sparse Autoencoder Insights on Voice Embeddings(英語)
• Authors: Daniel Pluth, Yu Zhou, Vijay K. Gurbani,
• Abstract要約: 本研究では,タイタネットモデルから発生する話者埋め込みに対して,スパースオートエンコーダを適用した。 抽出した特徴は, 特徴分割やステアリングなど, 大規模言語モデルの埋め込みに類似した特徴を示す。 解析の結果,オートエンコーダは言語や音楽などの特徴を識別・操作できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2377830280631468
• License:
• Abstract: Recent advances in explainable machine learning have highlighted the potential of sparse autoencoders in uncovering mono-semantic features in densely encoded embeddings. While most research has focused on Large Language Model (LLM) embeddings, the applicability of this technique to other domains remains largely unexplored. This study applies sparse autoencoders to speaker embeddings generated from a Titanet model, demonstrating the effectiveness of this technique in extracting mono-semantic features from non-textual embedded data. The results show that the extracted features exhibit characteristics similar to those found in LLM embeddings, including feature splitting and steering. The analysis reveals that the autoencoder can identify and manipulate features such as language and music, which are not evident in the original embedding. The findings suggest that sparse autoencoders can be a valuable tool for understanding and interpreting embedded data in many domains, including audio-based speaker recognition.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な機械学習の最近の進歩は、密にエンコードされた埋め込みにおいてモノセマンティックな特徴を明らかにするためのスパースオートエンコーダの可能性を強調している。 ほとんどの研究はLLM(Large Language Model)の埋め込みに焦点を合わせてきたが、この手法が他の領域に適用可能であることは明らかにされていない。 本研究では,タイタネットモデルから生成された話者埋め込みに対して,スパースオートエンコーダを適用し,非テクスト埋め込みデータから単意味特徴を抽出する手法の有効性を実証した。 その結果, 抽出した特徴は, LLM埋込法に類似した特徴を示し, 特徴分割, ステアリングなどを行った。 解析の結果,オートエンコーダは言語や音楽などの特徴を識別・操作できることがわかった。 その結果,スパースオートエンコーダは,音声による話者認識など,多くの領域に埋め込まれたデータの理解と解釈に有用なツールであることが示唆された。

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