다국어 음성-시각 표현 학습을 통한 잡음 강인 음성 인식

Temel Kavramlar

제한적인 다국어 음성-시각 사전 학습 데이터의 이점을 극대화하기 위해 다국어 음성 전용 사전 학습 모델을 기반으로 하고 기존 사전 학습 방식을 단순화한 XLAVS-R 모델을 제안합니다. 이를 통해 100개 이상의 언어에서 잡음 환경에서도 강인한 음성 인식 및 음성-문자 번역 성능을 달성합니다.

Özet

이 논문은 XLAVS-R이라는 다국어 음성-시각 표현 학습 모델을 소개합니다. 기존 모델들은 영어 전용이거나 제한적인 음성-시각 데이터만을 사용했지만, XLAVS-R은 다음과 같은 특징을 가집니다:

1. 풍부한 다국어 음성 전용 데이터를 활용하여 효율적으로 데이터 규모와 언어 범위를 확장합니다.
2. 단순화된 사전 학습 프로토콜과 개선된 모델 아키텍처를 사용하여 성능을 향상시킵니다.
3. 2B 파라미터 규모의 모델을 학습하여 다국어 환경에서 우수한 성능을 달성합니다.

실험 결과, XLAVS-R은 MuAViC 벤치마크에서 잡음 환경의 음성 인식과 음성-문자 번역 태스크에서 기존 최고 성능 대비 최대 18.5% WER, 4.7 BLEU 향상을 보였습니다. 또한 음성 전용 파인튜닝으로도 강력한 음성-시각 제로샷 성능을 달성하여, 레이블된 음성-시각 데이터가 없는 경우에도 우수한 성능을 보였습니다.

İstatistikler

잡음 환경에서 XLAVS-R 2B 모델의 평균 WER은 50.8%로, 기존 최고 모델 대비 18.5% 향상되었습니다.
잡음 환경에서 XLAVS-R 2B 모델의 평균 BLEU 점수는 18.7로, 기존 최고 모델 대비 4.7점 향상되었습니다.

Alıntılar

"XLAVS-R은 제한적인 다국어 음성-시각 사전 학습 데이터의 이점을 극대화하기 위해 다국어 음성 전용 사전 학습 모델을 기반으로 하고 기존 사전 학습 방식을 단순화한 모델입니다."
"XLAVS-R은 100개 이상의 언어에서 잡음 환경에서도 강인한 음성 인식 및 음성-문자 번역 성능을 달성합니다."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

XLAVS-R

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

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

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