論文の概要: SparQLe: Speech Queries to Text Translation Through LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09284v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 12:57:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:50:25.272657
• Title: SparQLe: Speech Queries to Text Translation Through LLMs
• Title（参考訳）: SparQLe: LLMによる音声クエリからテキスト翻訳
• Authors: Amirbek Djanibekov, Hanan Aldarmaki,
• Abstract要約: そこで本研究では,自己教師型音声表現と命令調整型LLMを併用して,音声からテキストへの翻訳を行う手法を提案する。 実験により,本手法は入力音声の意味的内容を効果的に保存し,自己教師型音声モデルと命令調整型LLMの効果的なブリッジとして機能することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8901073744693314
• License:
• Abstract: With the growing influence of Large Language Models (LLMs), there is increasing interest in integrating speech representations with them to enable more seamless multi-modal processing and speech understanding. This study introduces a novel approach that leverages self-supervised speech representations in combination with instruction-tuned LLMs for speech-to-text translation. The proposed approach leverages a modality adapter to align extracted speech features with instruction-tuned LLMs using English-language data. Our experiments demonstrate that this method effectively preserves the semantic content of the input speech and serves as an effective bridge between self-supervised speech models and instruction-tuned LLMs, offering a promising solution for various speech understanding applications.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の影響が拡大するにつれて、よりシームレスなマルチモーダル処理と音声理解を実現するために、音声表現の統合への関心が高まっている。 そこで本研究では,自己教師型音声表現と命令調整型LLMを併用して,音声からテキストへの翻訳を行う手法を提案する。 提案手法は、モーダリティ適応を用いて、抽出した音声特徴を英語データを用いて命令調整されたLLMと整合させる。 実験により,本手法は入力音声のセマンティックな内容を効果的に保存し,自己教師型音声モデルと命令調整型LLMの効果的なブリッジとして機能し,様々な音声理解アプリケーションに有望なソリューションを提供することを示した。

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