XLAVS-R: Cross-Lingual Audio-Visual Speech Representation Learning for Noise-Robust Speech Perception

Core Concepts

XLAVS-Rは、100以上の言語でノイズに強い音声認識と翻訳を可能にするクロスリンガルオーディオビジュアル音声表現モデルです。

Abstract

Abstract: 音声認識と翻訳システムは騒々しい環境で性能が低下する。 XLAVS-Rは、100以上の言語でノイズに強い音声認識と翻訳を実現する。 Introduction: 最新のモデルは騒々しい環境で性能が低下する。 ビジュアル信号を組み合わせることでロバスト性向上が可能。 Related Work: 自己教師あり学習による音声表現の一般化。 XLAVS-R: オーディオ専用プレトレーニングから始め、視覚的手法を追加して学習を進める。 Experiments: 9言語で最先端のパフォーマンスを達成。 Results: XLAVS-Rは清潔な環境でも騒々しい環境でも優れたパフォーマンスを示す。

Stats

XLAVS-Rは、128言語で436K時間のデータを使用しています。

Quotes

"XLAVS-R achieves SOTA performance on both audio-visual speech recognition and translation tasks." "XLAVS-R effectively leverages unlabeled audio-only multilingual speech data and audio-visual data in self-supervised learning."

Key Insights Distilled From

XLAVS-R

by HyoJung Han,... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14402.pdf

Deeper Inquiries

どのようにXLAVS-Rは他の多言語音声技術と比較されますか

XLAVS-Rは、他の多言語音声技術と比較して優れた性能を示しています。例えば、XLAVS-Rは英語以外の9つの言語で音声認識タスクにおいて、平均的な単語エラー率（WER）で18%向上しました。さらに、ノイズが加わった環境でも最大4.8 BLEUスコア向上するなど、ノイズ耐性や多言語対応力においても優れた結果を示しました。

この技術が将来的にどのような応用分野で活用される可能性がありますか

この技術は将来的に様々な分野で活用される可能性があります。例えば、騒音の多い環境下での音声認識システムや翻訳システムの改善に役立つことが期待されます。また、異なる言語間でのコミュニケーション支援や教育分野への応用も考えられます。さらに、医療現場や製造業など様々な産業領域でも利用される可能性があります。

この技術が異なる種類のノイズに対してどれだけ効果的か評価されていますか

XLAVS-Rは異なる種類のノイズに対して効果的な結果を示しました。具体的には、「babble」サウンドを含む複数種類のノイズを加えた実験設定では高い精度を達成しました。特にAVSRタスクでは平均WERが37.3％まで低下し、AVS2TTタスクでも最大5.4/3.5 BLEU向上する結果となりました。これはXLAVS-Rが異種データセットから学んだ知識を効果的に活用し、ダウンストリームタスクへ展開する際も高いパフォーマンスを発揮することを示しています。