A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models, Shu-wen Yang+, N/A, arXiv'24

[AkihikoWatanabe]

URL

• https://arxiv.org/abs/2404.09385

  Affiliations

  • Shu-wen Yang, N/A
  • Heng-Jui Chang, N/A
  • Zili Huang, N/A
  • Andy T. Liu, N/A
  • Cheng-I Lai, N/A
  • Haibin Wu, N/A
  • Jiatong Shi, N/A
  • Xuankai Chang, N/A
  • Hsiang-Sheng Tsai, N/A
  • Wen-Chin Huang, N/A
  • Tzu-hsun Feng, N/A
  • Po-Han Chi, N/A
  • Yist Y. Lin, N/A
  • Yung-Sung Chuang, N/A
  • Tzu-Hsien Huang, N/A
  • Wei-Cheng Tseng, N/A
  • Kushal Lakhotia, N/A
  • Shang-Wen Li, N/A
  • Abdelrahman Mohamed, N/A
  • Shinji Watanabe, N/A
  • Hung-yi Lee, N/A

    Abstract

  • The foundation model paradigm leverages a shared foundation model to achievestate-of-the-art (SOTA) performance for various tasks, requiring minimaldownstream-specific modeling and data annotation. This approach has provencrucial in the field of Natural Language Processing (NLP). However, the speechprocessing community lacks a similar setup to explore the paradigmsystematically. In this work, we establish the Speech processing UniversalPERformance Benchmark (SUPERB) to study the effectiveness of the paradigm forspeech. We propose a unified multi-tasking framework to address speechprocessing tasks in SUPERB using a frozen foundation model followed bytask-specialized, lightweight prediction heads. Combining our results withcommunity submissions, we verify that the foundation model paradigm ispromising for speech, and our multi-tasking framework is simple yet effective,as the best-performing foundation model shows competitive generalizabilityacross most SUPERB tasks. For reproducibility and extensibility, we havedeveloped a long-term maintained platform that enables deterministicbenchmarking, allows for result sharing via an online leaderboard, and promotescollaboration through a community-driven benchmark database to support newdevelopment cycles. Finally, we conduct a series of analyses to offer anin-depth understanding of SUPERB and speech foundation models, includinginformation flows across tasks inside the models, the correctness of theweighted-sum benchmarking protocol and the statistical significance androbustness of the benchmark.

    Translation (by gpt-3.5-turbo)

• 基盤モデルパラダイムは、さまざまなタスクで最先端のパフォーマンスを達成するために共有基盤モデルを活用し、下流特有のモデリングやデータ注釈を最小限に抑えることを求める。このアプローチは、自然言語処理（NLP）の分野で重要性が証明されている。しかし、音声処理コミュニティには、このパラダイムを体系的に探究するための類似したセットアップが欠如している。本研究では、音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク（SUPERB）を設立し、このパラダイムが音声に対してどれだけ効果的かを研究する。我々は、凍結された基盤モデルに続いてタスク専用の軽量な予測ヘッドを使用して、SUPERB内の音声処理タスクに取り組むための統一されたマルチタスキングフレームワークを提案する。我々の結果をコミュニティの提出物と組み合わせて、基盤モデルパラダイムが音声にとって有望であり、我々のマルチタスキングフレームワークがシンプルでありながら効果的であることを確認し、最もパフォーマンスの良い基盤モデルがほとんどのSUPERBタスクで競争力のある汎化性能を示すことを示す。再現性と拡張性のために、我々は、決定論的ベンチマークを可能にし、オンラインリーダーボードを介した結果共有を許可し、新しい開発サイクルをサポートするためにコミュニティ主導のベンチマークデータベースを通じて協力を促進する、長期的に維持されるプラットフォームを開発している。最後に、SUPERBと音声基盤モデルに関する詳細な理解を提供するために、モデル内のタスク間の情報フロー、加重合計ベンチマークプロトコルの正確性、およびベンチマークの統計的有意性と堅牢性を含む一連の分析を実施する。

  Summary (by gpt-3.5-turbo)

• 基盤モデルパラダイムは、共有基盤モデルを使用して最先端のパフォーマンスを達成し、下流特有のモデリングやデータ注釈を最小限に抑えることを目指す。このアプローチは、自然言語処理（NLP）の分野で成功しているが、音声処理分野では類似したセットアップが不足している。本研究では、音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク（SUPERB）を設立し、音声に対する基盤モデルパラダイムの効果を調査する。凍結された基盤モデルに続いて、タスク専用の軽量な予測ヘッドを使用して、SUPERB内の音声処理タスクに取り組むための統一されたマルチタスキングフレームワークを提案する。結果は、基盤モデルパラダイムが音声に有望であり、提案されたマルチタスキングフレームワークが効果的であることを示し、最も優れた基盤モデルがほとんどのSUPERBタスクで競争力のある汎化性能を持つことを示している。

[AkihikoWatanabe]

Speech関連のFoundation Modelの評価結果が載っているらしい。 図は下記ツイートより引用 参考:https://x.com/unilightwf/status/1781659340065345766?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q