論文の概要: Identifying Speaker Information in Feed-Forward Layers of Self-Supervised Speech Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21712v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 18:54:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:22.980638
• Title: Identifying Speaker Information in Feed-Forward Layers of Self-Supervised Speech Transformers
• Title（参考訳）: 自己監督型音声変換器のフィードフォワード層における話者情報の同定
• Authors: Tzu-Quan Lin, Hsi-Chun Cheng, Hung-yi Lee, Hao Tang,
• Abstract要約: 我々は,k-meansの自己監督的特徴とi-vectorに関連するニューロンを解析した。 分析の結果,これらのクラスタは幅広い音韻クラスとジェンダークラスに対応していることがわかった。 これらのニューロンをプルーニング中に保護することにより、話者関連タスクの性能を著しく維持することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.9040167152168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the impact of self-supervised speech Transformers has extended to speaker-related applications. However, little research has explored how these models encode speaker information. In this work, we address this gap by identifying neurons in the feed-forward layers that are correlated with speaker information. Specifically, we analyze neurons associated with k-means clusters of self-supervised features and i-vectors. Our analysis reveals that these clusters correspond to broad phonetic and gender classes, making them suitable for identifying neurons that represent speakers. By protecting these neurons during pruning, we can significantly preserve performance on speaker-related task, demonstrating their crucial role in encoding speaker information.
• Abstract（参考訳）: 近年,自己教師型音声変換器の影響は話者関連アプリケーションにまで拡大している。 しかし、これらのモデルが話者情報をエンコードする方法についてはほとんど研究されていない。 本研究では、話者情報と相関するフィードフォワード層内のニューロンを同定することにより、このギャップに対処する。 具体的には、自己監督的特徴とi-vectorのk-meansクラスタに関連するニューロンを解析する。 分析の結果、これらのクラスタは幅広い音声学とジェンダーのクラスに対応しており、話者を表すニューロンを識別するのに適していることがわかった。 刈り取り中にこれらのニューロンを保護することで、話者情報符号化において重要な役割を担いながら、話者関連タスクのパフォーマンスを著しく維持することができる。

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