論文の概要: Neighbors and relatives: How do speech embeddings reflect linguistic connections across the world?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08564v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 08:33:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:41.956855
• Title: Neighbors and relatives: How do speech embeddings reflect linguistic connections across the world?
• Title（参考訳）: 隣人と親戚: 音声の埋め込みは、どのように世界中の言語的つながりを反映するか?
• Authors: Tuukka Törö, Antti Suni, Juraj Šimko,
• Abstract要約: 本研究では,XLS-R自己教師型言語識別モデルvox107-xls-r-300m-wav2vecの埋め込みを用いて106世界言語間の関係を解析した。 線形識別分析(LDA)を用いて、言語埋め込みをクラスタ化し、系譜、語彙、地理的距離と比較する。 その結果, 埋め込み型距離は従来の指標と密接に一致し, グローバルおよび局所的な類型パターンを効果的に捉えることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7168794329741259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Investigating linguistic relationships on a global scale requires analyzing diverse features such as syntax, phonology and prosody, which evolve at varying rates influenced by internal diversification, language contact, and sociolinguistic factors. Recent advances in machine learning (ML) offer complementary alternatives to traditional historical and typological approaches. Instead of relying on expert labor in analyzing specific linguistic features, these new methods enable the exploration of linguistic variation through embeddings derived directly from speech, opening new avenues for large-scale, data-driven analyses. This study employs embeddings from the fine-tuned XLS-R self-supervised language identification model voxlingua107-xls-r-300m-wav2vec, to analyze relationships between 106 world languages based on speech recordings. Using linear discriminant analysis (LDA), language embeddings are clustered and compared with genealogical, lexical, and geographical distances. The results demonstrate that embedding-based distances align closely with traditional measures, effectively capturing both global and local typological patterns. Challenges in visualizing relationships, particularly with hierarchical clustering and network-based methods, highlight the dynamic nature of language change. The findings show potential for scalable analyses of language variation based on speech embeddings, providing new perspectives on relationships among languages. By addressing methodological considerations such as corpus size and latent space dimensionality, this approach opens avenues for studying low-resource languages and bridging macro- and micro-level linguistic variation. Future work aims to extend these methods to underrepresented languages and integrate sociolinguistic variation for a more comprehensive understanding of linguistic diversity.
• Abstract（参考訳）: グローバルスケールでの言語関係の調査には、内部の多様化、言語接触、社会言語学的要因に影響される様々な速度で進化する構文、音韻学、韻律などの多様な特徴を分析する必要がある。 機械学習(ML)の最近の進歩は、従来の歴史学や類型学のアプローチと相補的な代替手段を提供する。 特定の言語的特徴を分析するために専門家の努力に頼るのではなく、これらの新しい手法は、音声から直接派生した埋め込みを通して言語的変化を探索し、大規模でデータ駆動的な分析のための新たな道を開く。 本研究では,XLS-R自己教師型言語識別モデルであるvoxlingua107-xls-r-300m-wav2vecの埋め込みを用いて,音声記録に基づく106世界言語間の関係を解析する。 線形識別分析(LDA)を用いて、言語埋め込みをクラスタ化し、系譜、語彙、地理的距離と比較する。 その結果, 埋め込み型距離は従来の指標と密接に一致し, グローバルおよび局所的な類型パターンを効果的に捉えることができた。 関係の可視化の課題、特に階層的クラスタリングとネットワークベースの手法は、言語変化の動的性質を強調している。 この結果は,言語間の関係を新たな視点として,音声埋め込みに基づく言語変化のスケーラブルな分析の可能性を示している。 コーパスサイズや潜在空間次元といった方法論的考察に対処することにより、低リソース言語の研究やマクロおよびマイクロレベルの言語的変化への道を開くことができる。 今後の研究は、これらの手法を過小評価された言語に拡張し、言語多様性をより包括的に理解するために社会言語学的変異を統合することを目的としている。

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