論文の概要: Self-Supervised Learning for Speaker Recognition: A study and review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10829v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 13:16:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:01.921258
• Title: Self-Supervised Learning for Speaker Recognition: A study and review
• Title（参考訳）: 話者認識のための自己指導型学習 : 研究とレビュー
• Authors: Theo Lepage, Reda Dehak,
• Abstract要約: SSL(Self-Supervised Learning)は、膨大な量のラベルのないデータを活用して、関連する表現を学習する、有望なパラダイムとして登場した。 SSL for Automatic Speech Recognition (ASR) の応用は広く研究されているが、他の下流タスク、特に話者認識(SR)の研究はまだ初期段階にある。 この研究は、最近のトレンドと進歩を強調し、この分野における現在の課題を特定することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models trained in a supervised setting have revolutionized audio and speech processing. However, their performance inherently depends on the quantity of human-annotated data, making them costly to scale and prone to poor generalization under unseen conditions. To address these challenges, Self-Supervised Learning (SSL) has emerged as a promising paradigm, leveraging vast amounts of unlabeled data to learn relevant representations. The application of SSL for Automatic Speech Recognition (ASR) has been extensively studied, but research on other downstream tasks, notably Speaker Recognition (SR), remains in its early stages. This work describes major SSL instance-invariance frameworks (e.g., SimCLR, MoCo, and DINO), initially developed for computer vision, along with their adaptation to SR. Various SSL methods for SR, proposed in the literature and built upon these frameworks, are also presented. An extensive review of these approaches is then conducted: (1) the effect of the main hyperparameters of SSL frameworks is investigated; (2) the role of SSL components is studied (e.g., data-augmentation, projector, positive sampling); and (3) SSL frameworks are evaluated on SR with in-domain and out-of-domain data, using a consistent experimental setup, and a comprehensive comparison of SSL methods from the literature is provided. Specifically, DINO achieves the best downstream performance and effectively models intra-speaker variability, although it is highly sensitive to hyperparameters and training conditions, while SimCLR and MoCo provide robust alternatives that effectively capture inter-speaker variability and are less prone to collapse. This work aims to highlight recent trends and advancements, identifying current challenges in the field.
• Abstract（参考訳）: 教師付き環境で訓練されたディープラーニングモデルは、音声および音声処理に革命をもたらした。 しかし、その性能は本来、人間の注釈付きデータの量に依存するため、不明瞭な条件下でのスケールと一般化の難しさにコストがかかる。 これらの課題に対処するために、SSL(Self-Supervised Learning)は、膨大な量のラベルのないデータを活用して、関連する表現を学習する、有望なパラダイムとして登場した。 SSL for Automatic Speech Recognition (ASR) の応用は広く研究されているが、他の下流タスク、特に話者認識(SR)の研究はまだ初期段階にある。 この研究は、主要なSSLインスタンス不変フレームワーク(例えば、SimCLR、MoCo、DINO)について記述し、当初コンピュータビジョンのために開発された。 文献で提案され,これらのフレームワーク上に構築された,SR用のSSLメソッドも紹介されている。 1)SSLフレームワークの主要なハイパーパラメータの効果,(2)SSLコンポーネントの役割(例えば,データ拡張,プロジェクタ,陽性サンプリング),(3)SSLフレームワークをドメイン内およびドメイン外データのSR上で一貫した実験装置を用いて評価し,文献からのSSLメソッドの包括的比較を行う。 具体的には、DINOは、ハイパーパラメータやトレーニング条件に非常に敏感であるにもかかわらず、最高のダウンストリーム性能を実現し、効果的にスピーカー内変動をモデル化する一方、SimCLRとMoCoは、話者間変動を効果的に捉え、崩壊しにくく、堅牢な代替手段を提供する。 この研究は、最近のトレンドと進歩を強調し、この分野における現在の課題を特定することを目的としている。

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