論文の概要: Unveiling the Best Practices for Applying Speech Foundation Models to Speech Intelligibility Prediction for Hearing-Impaired People

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08215v1
• Date: Tue, 13 May 2025 04:07:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.419137
• Title: Unveiling the Best Practices for Applying Speech Foundation Models to Speech Intelligibility Prediction for Hearing-Impaired People
• Title（参考訳）: 聴覚障害者の音声信頼度予測に音声基礎モデルを適用するためのベストプラクティス
• Authors: Haoshuai Zhou, Boxuan Cao, Changgeng Mo, Linkai Li, Shan Xiang Wang,
• Abstract要約: 音声基礎モデル(SFM)は、聴覚障害者のための音声の可聴性予測(SIP-HI)など、様々な下流課題において強い性能を示した。 SIP-HIの性能に影響を及ぼす重要な設計要因を5つのSFMで同定する。 その結果,従来の全層法とは対照的に,単一のエンコーダ層を選択することで,より良い結果が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech foundation models (SFMs) have demonstrated strong performance across a variety of downstream tasks, including speech intelligibility prediction for hearing-impaired people (SIP-HI). However, optimizing SFMs for SIP-HI has been insufficiently explored. In this paper, we conduct a comprehensive study to identify key design factors affecting SIP-HI performance with 5 SFMs, focusing on encoder layer selection, prediction head architecture, and ensemble configurations. Our findings show that, contrary to traditional use-all-layers methods, selecting a single encoder layer yields better results. Additionally, temporal modeling is crucial for effective prediction heads. We also demonstrate that ensembling multiple SFMs improves performance, with stronger individual models providing greater benefit. Finally, we explore the relationship between key SFM attributes and their impact on SIP-HI performance. Our study offers practical insights into effectively adapting SFMs for speech intelligibility prediction for hearing-impaired populations.
• Abstract（参考訳）: 音声基礎モデル (SFMs) は, 聴覚障害者の音声明瞭度予測 (SIP-HI) など, 様々な下流課題において高い性能を示した。 しかし, SIP-HIに対するSFMの最適化は不十分である。 本稿では,SIP-HIの性能に影響を及ぼす重要な設計要因を5つのSFMで同定し,エンコーダ層選択,予測ヘッドアーキテクチャ,アンサンブル構成に着目した総合的研究を行う。 その結果,従来の全層法とは対照的に,単一のエンコーダ層を選択することで,より良い結果が得られることがわかった。 さらに、時間的モデリングは効果的な予測ヘッドに不可欠である。 また、複数のSFMをアンサンブルすることで性能が向上し、より強力な個別モデルによりより優れた利益が得られることを示す。 最後に,鍵となるSFM特性とSIP-HI性能への影響について検討する。 本研究は,聴覚障害者に対する音声の可聴性予測にSFMを効果的に適用する実践的知見を提供する。

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