SD-HuBERT：自蒸馏在 HuBERT 中引发音节组织

Oct, 2023

SD-HuBERT：自蒸馏在 HuBERT 中引发音节组织

SD-HuBERT: Self-Distillation Induces Syllabic Organization in HuBERT

Cheol Jun Cho, Abdelrahman Mohamed, Shang-Wen Li, Alan W Black, Gopala K. Anumanchipalli

TL;DR在自监督学习中，通过基于数据的单元发现在语音处理领域迈入了新的阶段。本文展示了在学习语音的句子级表示中出现了音节组织。通过采用 “自蒸馏” 目标函数，在没有任何监督的情况下，对预训练的 HuBERT 进行微调，并添加一个汇总整个句子的聚合器标记。实验结果表明，该模型在语音中画定了明确的边界，并且帧之间的表示显示出显著的音节结构。此外，我们提出了一个用于评估语音句子级表示的新的基准任务，即 “Spoken Speech ABX”。与先前的模型相比，我们的模型在无监督音节发现和学习句子级表示方面表现出色。我们展示了 HuBERT 的自蒸馏能够产生音节组织，而不依赖外部标签或模态，并可能为口语语言建模提供新的、基于数据的单元。

Abstract

Data-driven unit discovery in self-supervised learning (SSL) of speech has embarked on a new era of spoken language processing. Yet, the discovered units often remain in phonetic space, limiting the utility of SS

self-supervised learning speech syllabic organization self-distillation hubert

发现论文，激发创造

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Oct, 2022

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Jun, 2023

通过解耦知识蒸馏，用 LSTM 压缩 HuBERT

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Sep, 2023

通过数据增强、课程学习和多任务增强提高 DistilHuBERT 对未知噪声环境的鲁棒性

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Nov, 2022

技能：相似度感知的语音自我监督学习知识蒸馏

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Feb, 2024

快速 - HuBERT：用于无监督语音表示学习的高效训练框架

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Sep, 2023