論文の概要: Speech Foundation Models Generalize to Time Series Tasks from Wearable Sensor Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00221v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 20:09:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.133408
• Title: Speech Foundation Models Generalize to Time Series Tasks from Wearable Sensor Data
• Title（参考訳）: ウェアラブルセンサデータから時系列タスクに一般化した音声基礎モデル
• Authors: Jaya Narain, Zakaria Aldeneh, Shirley Ren,
• Abstract要約: 音声基礎モデルはドメインに依存しない表現を学習することを示す。 ウェアラブルセンサタスクのための音声モデルから,畳み込み機能エンコーダの特に大きな関連性を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.923084335113569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Both speech and sensor time series data encode information in both the time- and frequency- domains, like spectral powers and waveform shapelets. We show that speech foundation models learn representations that are domain-independent and achieve state-of-the-art performance on time series tasks from wearable sensors. Probes trained on features extracted from HuBERT and wav2vec 2.0 outperform those extracted from self-supervised models trained directly on modality specific datasets for mood classification, arrhythmia detection, and activity classification tasks. We find a particularly strong relevance of the convolutional feature encoders from speech models for wearable sensor tasks. The methods proposed here improve performance and robustness for data-scarce time series tasks, using simple probing methods. This work is a step towards generalized time series models for speech and sensor data, a topic for further exploration.
• Abstract（参考訳）: 音声とセンサの時系列データの両方が、スペクトルパワーや波形整形子のような時間領域と周波数領域の両方の情報を符号化する。 音声基礎モデルはドメインに依存しない表現を学習し、ウェアラブルセンサから時系列タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する。 HuBERTとwav2vec 2.0から抽出された特徴に基づいて訓練されたプローブは、気分分類、不整脈検出、活動分類タスクを直接訓練した自己教師付きモデルから抽出した特徴より優れていた。 ウェアラブルセンサタスクのための音声モデルから,畳み込み機能エンコーダの特に大きな関連性を見出した。 そこで提案する手法は,単純な探索手法を用いて,データ共有時系列タスクの性能とロバスト性を向上する。 この研究は、音声とセンサーデータのための一般化された時系列モデルへのステップであり、さらなる探索のトピックである。

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