論文の概要: Interpreting Speaker Characteristics in the Dimensions of Self-Supervised Speech Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03096v1
• Date: Tue, 03 Mar 2026 15:33:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-04 21:38:10.860408
• Title: Interpreting Speaker Characteristics in the Dimensions of Self-Supervised Speech Features
• Title（参考訳）: 自己監督音声特徴の次元における話者特性の解釈
• Authors: Kyle Janse van Rensburg, Benjamin van Niekerk, Herman Kamper,
• Abstract要約: 発話平均表現におけるPCAを用いた話者情報について検討する。 その結果、ほとんどの分散を説明する主次元は、ピッチと、性別のような関連する特徴を符号化していることがわかった。 合成実験では、ほとんどの特性が対応する次元を変化させることで制御可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.817202636415857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How do speech models trained through self-supervised learning structure their representations? Previous studies have looked at how information is encoded in feature vectors across different layers. But few studies have considered whether speech characteristics are captured within individual dimensions of SSL features. In this paper we specifically look at speaker information using PCA on utterance-averaged representations. Using WavLM, we find that the principal dimension that explains most variance encodes pitch and associated characteristics like gender. Other individual principal dimensions correlate with intensity, noise levels, the second formant, and higher frequency characteristics. Finally, in synthesis experiments we show that most characteristics can be controlled by changing the corresponding dimensions. This provides a simple method to control characteristics of the output voice in synthesis applications.
• Abstract（参考訳）: 自己教師型学習を通して訓練された音声モデルはどのように表現を構成するか? これまでの研究では、情報をさまざまな層にまたがる特徴ベクトルにエンコードする方法が検討されてきた。 しかし、SSL特徴の個々の次元内で音声特性が捉えられるかどうかを考察する研究はほとんどない。 本稿では, 発話平均表現におけるPCAを用いた話者情報について検討する。 We found that the principal dimension that describe most variance encodes pitch and associated characteristics like gender。 他の個々の主次元は、強度、騒音レベル、第二フォルマント、より高い周波数特性と相関する。 最後に、合成実験において、ほとんどの特性が対応する次元を変化させることで制御可能であることを示す。 これにより、合成アプリケーションにおける出力音声の特性を簡易に制御できる。

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