本研究探讨了自我监督学习在语音表征模型中的应用，分析了不同模型中间层的声学和语言信息。研究表明，解码器架构和上下文长度对模型性能有显著影响。优化训练过程后，HuBERT模型在语音识别任务中表现优异，并在下游任务中具备竞争力。

本研究首次证明了通过语音音频学习强大表征并在转录语音上微调的可行性，超越了半监督方法。提出的AudioLM框架将音频生成视为语言建模任务，能够生成自然连贯的音频。研究还介绍了TokenSplit模型用于语音分离，表现出色。SpeechTokenizer在语音合成中表现优异，SemantiCodec则以低比特率压缩音频，提升重构质量和语义信息。

2022 SLT会议将举行超级挑战赛，旨在学习自监督语音表征以获得更好的性能、泛化性和效率。该挑战对流行的语音处理任务进行全面覆盖，实施度量标准来测量自监督学习表征的计算需求，并评估其在不同的超级任务上的泛化性能和性能。