LeBenchmark 2.0: Framework for French Speech SSL Representations

Keskeiset käsitteet

LeBenchmark 2.0 introduces a standardized framework for assessing and building SSL-equipped French speech technologies, offering unique perspectives on pre-trained models and evaluation protocols.

Tiivistelmä

Directory:

Introduction
Data Extraction for SSL Models in French Speech Processing
Gathering Datasets for Pre-training SSL Models
Building Pre-trained French SSL Models Collection with Wav2vec 2.0
Benchmarking French Tasks for SSL Models

1. Introduction:

Self-supervised learning (SSL) has revolutionized various domains, including speech processing.
LeBenchmark 2.0 aims to provide a standardized framework for evaluating and developing SSL representations of French speech.
2. Data Extraction for SSL Models in French Speech Processing:

Large-scale corpora up to 14,000 hours used for pre-training models.
Three novel pre-trained models introduced ranging from 26 million to one billion parameters.
3. Gathering Datasets for Pre-training SSL Models:

Various datasets collected, covering diverse accents, emotions, dialogues, and speech types.
Audiocite.net dataset added with over 6,600 hours of read speech.
4. Building Pre-trained French SSL Models Collection with Wav2vec 2.0:

Introduction of three new pre-trained models based on the Extra Large dataset.
Detailed hardware and software environments used for large-scale pre-training.
5. Benchmarking French Tasks for SSL Models:

Evaluation of different scenarios with challenging low-resource and high-resource datasets.
Comparison of LeBenchmark models with XLS-R-xlarge baseline in ASR tasks.

Tilastot

LeBenchmarkモデルは、最大14K時間のデータを使用してトレーニングされました。
新しいPre-trainedモデルには、26百万から10億の学習可能なパラメータが含まれています。

Lainaukset

Tärkeimmät oivallukset

LeBenchmark 2.0

by Titouan Parc... klo arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.05472.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

SSL技術を用いたフランス語音声処理の標準化と評価におけるLeBenchmarkフレームワークの重要性は何ですか？

LeBenchmarkフレームワークは、自己教師あり学習（SSL）に焦点を当てたフランス語音声技術の標準化と評価を可能にする重要な取り組みです。このフレームワークは、大規模で異種なコーパスや事前トレーニング済みSSL wav2vec 2.0モデル、さらに6つの下流タスクから成る評価プロトコルなど、包括的かつ体系的なリソースを提供しています。これにより、新しいアーキテクチャの比較や開発が容易になります。また、LeBenchmark 2.0ではエネルギーコストやリソースへのアクセス制限も考慮されており、大規模SSLモデルの訓練がより持続可能で効率的に行われることが期待されます。