Understanding Self-Supervised Learning of Speech Representation via Invariance and Redundancy Reduction

要約

自己教師あり学習 (SSL) は、ラベルのないデータから柔軟な音声表現を学習するための有望なパラダイムとして浮上しています。
統計的規則性を利用する口実タスクを設計することにより、SSL モデルは、下流のタスクに転送できる有用な表現をキャプチャできます。
この研究は、人間の知覚における冗長性削減の理論に触発された SSL 技術である Barlow Twins (BT) の実証分析を提供します。
下流のタスクでは、BT 表現により学習が加速され、ドメイン間で転送されました。
ただし、重要な説明要素のもつれを解くには限界があり、冗長性の削減と不変性だけでは、学習された潜在要素をモジュール式でコンパクトで有益なコードに因数分解するには不十分です。
私たちのアブレーションでは、不変制約から分離されたゲインを研究しましたが、そのゲインは状況に依存していました。
全体として、この成果は、サンプル効率の高い音声エンコーディングに対する Barlow Twins の可能性を実証しています。
ただし、完全な階層表現を実現するには課題が残っています。
分析方法と洞察は、BT 自己監視フレームワークをさらに強化するために、さらに帰納的事前分布と知覚原理を組み込んだ拡張への道を切り開きます。

要約(オリジナル)

Self-supervised learning (SSL) has emerged as a promising paradigm for learning flexible speech representations from unlabeled data. By designing pretext tasks that exploit statistical regularities, SSL models can capture useful representations that are transferable to downstream tasks. This study provides an empirical analysis of Barlow Twins (BT), an SSL technique inspired by theories of redundancy reduction in human perception. On downstream tasks, BT representations accelerated learning and transferred across domains. However, limitations exist in disentangling key explanatory factors, with redundancy reduction and invariance alone insufficient for factorization of learned latents into modular, compact, and informative codes. Our ablations study isolated gains from invariance constraints, but the gains were context-dependent. Overall, this work substantiates the potential of Barlow Twins for sample-efficient speech encoding. However, challenges remain in achieving fully hierarchical representations. The analysis methodology and insights pave a path for extensions incorporating further inductive priors and perceptual principles to further enhance the BT self-supervision framework.

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