Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluating the Effectiveness of Transformer Layers in Wav2Vec 2.0, XLS-R, and Whisper for Speaker Identification Tasks

論文の概要: Evaluating the Effectiveness of Transformer Layers in Wav2Vec 2.0, XLS-R, and Whisper for Speaker Identification Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00230v1
Date: Fri, 29 Aug 2025 20:39:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.136067
Title: Evaluating the Effectiveness of Transformer Layers in Wav2Vec 2.0, XLS-R, and Whisper for Speaker Identification Tasks
Title（参考訳）: Wav2Vec 2.0, XLS-R, Whisperにおける変圧器層の有効性の評価
Authors: Linus Stuhlmann, Michael Alexander Saxer,
Abstract要約: 本研究では,Wav2Vec 2.0,XLS-R,Whisperの話者識別タスクにおける3種類の高度な音声エンコーダモデルの性能を評価する。 We found that Wav2Vec 2.0 and XLS-R capture speaker-specific features in their early layer, with fine-tuning improve stability and performance。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9067238120448123
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study evaluates the performance of three advanced speech encoder models, Wav2Vec 2.0, XLS-R, and Whisper, in speaker identification tasks. By fine-tuning these models and analyzing their layer-wise representations using SVCCA, k-means clustering, and t-SNE visualizations, we found that Wav2Vec 2.0 and XLS-R capture speaker-specific features effectively in their early layers, with fine-tuning improving stability and performance. Whisper showed better performance in deeper layers. Additionally, we determined the optimal number of transformer layers for each model when fine-tuned for speaker identification tasks.
Abstract（参考訳）: 本研究では,Wav2Vec 2.0,XLS-R,Whisperの話者識別タスクにおける3種類の高度な音声エンコーダモデルの性能を評価する。これらのモデルを微調整し,SVCCA,k平均クラスタリング,t-SNE視覚化を用いてレイヤワイズ表現を解析することにより,Wav2Vec 2.0とXLS-Rが早期層における話者固有の特徴を効果的に捉え,安定性と性能を改善した。ウィスパーはより深い層でより良いパフォーマンスを示した。さらに,話者識別タスクの微調整時に各モデルに対して最適な変圧器層数を決定する。

関連論文リスト

Towards Robust Overlapping Speech Detection: A Speaker-Aware Progressive Approach Using WavLM [53.17360668423001]
重なり合う音声検出(OSD)は、会話中に複数の話者が重複する領域を特定することを目的としている。本研究では,サブタスク間の相関性を高めるために,プログレッシブトレーニング戦略を活用する話者対応プログレッシブOSDモデルを提案する。実験の結果,提案手法は,AMIテストセット上でF1スコアが82.76%の最先端性能を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-29T07:47:48Z)
Frieren: Efficient Video-to-Audio Generation Network with Rectified Flow Matching [51.70360630470263]
Video-to-audio (V2A) は、サイレントビデオからコンテンツマッチング音声を合成することを目的としている。本稿では,修正フローマッチングに基づくV2AモデルであるFrierenを提案する。実験により、フリーレンは世代品質と時間的アライメントの両方で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-01T06:40:22Z)
E2S2: Encoding-Enhanced Sequence-to-Sequence Pretraining for Language Understanding and Generation [95.49128988683191]
シークエンス・ツー・シークエンス(seq2seq)学習は、大規模事前学習言語モデルにおいて一般的な方法である。本稿では,エンコーディング強化のseq2seq事前学習戦略,すなわちE2S2を提案する。 E2S2は、より効率的な自己教師付き情報をエンコーダに統合することで、Seq2seqモデルを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-30T08:25:36Z)
Self-supervised models of audio effectively explain human cortical responses to speech [71.57870452667369]
我々は、自己教師型音声表現学習の進歩に乗じて、人間の聴覚システムの最先端モデルを作成する。これらの結果から,ヒト大脳皮質における音声処理の異なる段階に関連する情報の階層構造を,自己教師型モデルで効果的に把握できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-27T22:04:02Z)
Speaker adaptation for Wav2vec2 based dysarthric ASR [5.478091551514826]
変形性音声認識は、訓練データの欠如と話者特性の過度なミスマッチが原因で大きな課題となっている。近年のASRシステムは、認識性能を向上させるために、wav2vec2のような容易に利用できる事前訓練モデルの恩恵を受けている。 fMLLR特徴量を用いた微調整wav2vec2の適応ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-02T05:46:35Z)
Speaker Embedding-aware Neural Diarization: a Novel Framework for Overlapped Speech Diarization in the Meeting Scenario [51.5031673695118]
重なり合う音声のダイアリゼーションを単一ラベル予測問題として再構成する。話者埋め込み認識型ニューラルダイアリゼーション(SEND)システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-18T06:40:39Z)
Fine-tuning wav2vec2 for speaker recognition [3.69563307866315]
本稿では,事前学習した重みが話者認識タスクに与える影響と,wav2vec2出力シーケンスを固定長話者埋め込みにプーリングする方法について検討する。この枠組みを話者認識に適用するために,CE と AAM のソフトマックス損失を持つ単一発話分類変種と,BCE の損失を持つ発話ペア分類変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-30T12:16:47Z)
Multiresolution and Multimodal Speech Recognition with Transformers [22.995102995029576]
本稿ではトランスフォーマーアーキテクチャを用いた音声視覚自動音声認識(AV-ASR)システムを提案する。我々は、視覚情報によって提供されるシーンコンテキストに着目して、ASRを接地する。私たちの結果は、最先端のListen、Attend、Spellベースのアーキテクチャに匹敵します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-29T09:32:11Z)
Robust Speaker Recognition Using Speech Enhancement And Attention Model [37.33388614967888]
音声強調と話者認識を個別に処理する代わりに、ディープニューラルネットワークを用いた共同最適化により、2つのモジュールを1つのフレームワークに統合する。雑音に対するロバスト性を高めるため、時間と周波数領域のコンテキスト情報から得られた話者関連特徴を強調するために、多段階アテンション機構を用いる。その結果,音声強調モデルと多段階アテンションモデルを用いた提案手法は,実験のほとんどの音響条件下では使用しない2つの強いベースラインよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-14T20:03:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。