論文の概要: Should Top-Down Clustering Affect Boundaries in Unsupervised Word Discovery?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19204v2
• Date: Mon, 28 Jul 2025 14:43:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:47.145491
• Title: Should Top-Down Clustering Affect Boundaries in Unsupervised Word Discovery?
• Title（参考訳）: トップダウンクラスタリングは、教師なし単語発見における境界に影響を及ぼすか?
• Authors: Simon Malan, Benjamin van Niekerk, Herman Kamper,
• Abstract要約: ラベルのない音声を単語のような単位に分割し、それらをクラスタ化して語彙を生成するという問題について検討する。 トップダウン手法は、クラスタ化された単語からの情報を組み込んで境界選択を知らせる。 ES-KMeansによるトップダウンの影響は有益であることを示すが、多くの場合、単純なボトムアップ手法も同様に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.044042563954378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the problem of segmenting unlabeled speech into word-like units and clustering these to create a lexicon. Prior work can be categorized into two frameworks. Bottom-up methods first determine boundaries and then cluster the fixed segmented words into a lexicon. In contrast, top-down methods incorporate information from the clustered words to inform boundary selection. However, it is unclear whether top-down information is necessary to improve segmentation. To explore this, we look at two similar approaches that differ in whether top-down clustering informs boundary selection. Our simple bottom-up strategy predicts word boundaries using the dissimilarity between adjacent self-supervised features, then clusters the resulting segments to construct a lexicon. Our top-down system is an updated version of the ES-KMeans dynamic programming method that iteratively uses K-means to update its boundaries. On the five-language ZeroSpeech benchmarks, both approaches achieve comparable state-of-the-art results, with the bottom-up system being nearly five times faster. Through detailed analyses, we show that the top-down influence of ES-KMeans can be beneficial (depending on factors like the candidate boundaries), but in many cases the simple bottom-up method performs just as well. For both methods, we show that the clustering step is a limiting factor. Therefore, we recommend that future work focus on improved clustering techniques and learning more discriminative word-like representations. Project code repository: https://github.com/s-malan/prom-seg-clus.
• Abstract（参考訳）: ラベルのない音声を単語のような単位に分割し、それらをクラスタ化して語彙を生成するという問題について検討する。 以前の作業は2つのフレームワークに分類される。 ボトムアップ法はまず境界を決定し、次に固定されたセグメント化された単語を語彙にクラスタ化する。 対照的に、トップダウン手法は、クラスタ化された単語からの情報を組み込んで境界選択を知らせる。 しかし、セグメンテーションを改善するためにトップダウン情報が必要であるかどうかは不明である。 これを検討するために、トップダウンクラスタリングが境界選択を通知するかどうかが異なる2つの類似したアプローチを考察する。 我々の単純なボトムアップ戦略は、隣接する自己監督的特徴間の相似性を用いて単語境界を予測し、その結果のセグメントをクラスタ化して語彙を構築する。 我々のトップダウンシステムは、その境界を更新するためにK-meansを反復的に使用するES-KMeans動的プログラミング法の更新版である。 5言語のZeroSpeechベンチマークでは、両方のアプローチが同等の最先端結果を実現し、ボトムアップシステムはほぼ5倍高速である。 詳細な分析から,ES-KMeansの上位ダウンの影響(候補境界などの要因に依存する)は有益であるが,多くの場合,単純なボトムアップ手法も同じように機能する。 どちらの方法も、クラスタリングのステップが制限要因であることを示します。 したがって、今後はクラスタリング技術の改善と、より差別的な単語様表現の学習に重点を置くことを推奨する。 プロジェクトコードリポジトリ:https://github.com/s-malan/prom-seg-clus。

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