2002_Interspeech報告.pdf

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1. SLP第131回研究会 国際会議INTERSPEECH2019報告 音声の自己教師あり表現学習 NTT 増村 亮
2. 自己教師あり(Self-Supervised)表現学習とは？ • ラベルなしのデータのみから行える範囲内でタスクを設定し、 それを解くモデル化を行うことで表現空間を学習する手法 (これまではUnsupervised Learningでまとめられていたが最近はこう呼ぶ) • 代表的な例①：オートエンコーダのモデリング • 考え方：入力自身を復元できるような表現は有用な表現のはず • 代表的な例②：自己回帰モデリング • 考え方：未来のコンテキストを予測できるような表現は有用な表現のはず • 強み: 教師あり学習等の事前学習に コスト０で手に入るラベルなしデータを活用できること
3. 音声分野の研究例① • Audio Word2Vec [Chung+ Interspeech 2016] • アイデア：入力セグメント自身を復元できるように学習した 表現空間は有用なのでは？ つまり、系列オートエンコーダを構成
4. 音声分野の研究例② • Speech2Vec [Chung+ Interspeech 2018] • アイデア：前後のセグメントを予測できるように学習した 表現空間は有用なのでは？ 今のセグメントから 前後のセグメントを予測
5. 音声分野の研究例③ • Unspeech [Milde+ Interspeech 2018] • アイデア：あるセグメントを周辺セグメントから予測できるように 学習した表現空間は有用なのでは？ 周辺セグメントから 間のセグメントを予測するタスクを解く
6. 音声分野の研究例④ • Contrastive Predictive Coding [van den Oord+ NIPS 2018] • アイデア：未来のセグメントかどうかを見分けられるように学習し た表現空間は有用なのでは？ 未来のセグメントを相互情報量 基準で見分けられるようにする
7. Interspeech2019における研究動向 • 自然言語処理分野のBERT等の成功により、 自己教師あり表現学習の文献が増加傾向にある • 注目①：これまでの特徴量抽出のノウハウを利用した表現学習 • 注目②：”発話内という情報”を明示的に利用した表現学習 ～その１～ • 注目③：”発話内という情報”を明示的に利用した表現学習 ～その２～ • 注目④： Transformer自己回帰モデルベースの表現学習
8. • アイデア：波形情報から対数パワースペクトルや MFCC、F0、零交差率を予測できるエンコーダは 音声を扱う問題に有用な表現を埋め込むことがで きるのでは？ • 結果：エンコーダにSincNet[Ravanelli+ 2018]を 用いて学習することにより、MFCCやログメル フィルタバンク係数よりも高い性能を達成、特に 話者認識や感情分類では特に有用 Learning Problem-agnostic Speech Representations from Multiple Self-supervised Tasks Santiago Pascual, Mirco Ravanelli, Joan Serrà, Antonio Bonafonte1, Yoshua Bengio 「これまでの特徴量抽出のノウハウを利用した表現学習」
9. • アイデア：同一発話内の音声に対してエンコーダの 出力が類似するように、そして異なる発話から取り 出された音声に対してエンコーダの出力が類似しな いようモデル化すれば、話者の分類に有用な表現を 得られるのでは？ • 結果：エンコーダにSincNetを用いて学習してから、 さらにd-vectorを学習することにより、話者認識タ スクにおいて高い性能を達成 Learning Speaker Representations with Mutual Information Mirco Ravanelli, Yoshua Bengio 「 ”発話内という情報”を明示的に利用した表現学習 ～その１」
10. Self-supervised speaker embeddings Themos Stafylakis, Johan Rohdin, Oldrich Plchot, Petr Mizera, Lukas Burget • アイデア：同一音声内の別セグメントのオートエ ンコーディング（音素系列経由のオートエンコー ディング）を助けることができる表現は、話者等 の情報を含む表現なのでは？ ※ ASRを使う点はややずるい… • 結果：学習した表現を話者認識タスクで利用する ことで、d-vectorと遜色ない性能を達成 「 ”発話内という情報”を明示的に利用した表現学習 ～その2～」
11. Unsupervised Representation Learning with Future Observation Prediction for Speech Emotion Recognition Zheng Lian, Jianhua Tao, Bin Liu, Jian Huang 「Transformer自己回帰モデルベースの表現学習」 • アイデア：Transformerのデコーダ部分である masked multi-head self attentionベースの自 己回帰モデルを用いて、現在までの情報から未 来のフレームを予測できるように学習すれば有 用なエンコーダを構成できるのでは？ • 結果：感情認識タスクの事前学習に用いること により高い性能を達成