利用音频-视觉数据缩小自监督语音模型中的多语言差距
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内容提要
自监督学习在语音表示学习中取得显著进展。尽管多语言模型的表现不及单语言模型，但通过引入有限的视觉基础，双语语音模型的性能得到了提升，尤其在零样本音素区分任务中，性能差距从31.5%降至8.04%。
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关键要点
- 自监督学习在语音表示学习中取得显著进展。
- wav2vec 2.0和HuBERT等模型在语音识别任务中表现优异，尤其是在单语言环境下。
- 多语言自监督学习模型在每种语言上的表现通常不及单语言模型，尤其是在双语设置中。
- 通过引入有限的视觉基础，双语语音自监督学习模型的性能得到了提升。
- 视觉基础对单语言和双语模型都有益处，尤其是对双语模型的提升更为明显。
- 在零样本音素区分任务中，性能差距从31.5%降至8.04%。
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