Investigating Zero-Shot Generalizability on Mandarin-English Code-Switched ASR and Speech-to-text Translation of Recent Foundation Models with Self-Supervision and Weak Supervision

📄 arXiv: 2401.00273v1 📥 PDF

作者: Chih-Kai Yang, Kuan-Po Huang, Ke-Han Lu, Chun-Yi Kuan, Chi-Yuan Hsiao, Hung-yi Lee

分类: eess.AS, cs.CL

发布日期: 2023-12-30

备注: Submitted to ICASSP 2024 Self-supervision in Audio, Speech and Beyond workshop

💡 一句话要点

评估大型自监督和弱监督模型在汉英混合语音识别和语音翻译中的零样本泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码切换 语音识别 语音翻译 自监督学习 零样本学习 多语言模型 SeamlessM4T Whisper

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理汉英混合语音识别和语音翻译时，对句子内代码切换的建模能力不足，导致性能不佳。
  2. 该研究评估了多种基于自监督和弱监督的大规模预训练模型，探索其在零样本条件下的泛化能力。
  3. 实验结果表明，自监督模型在代码切换任务中表现接近监督模型，但仍有提升空间，且Whisper变体有效。

📝 摘要（中文）

本研究评估了基于自监督或弱监督的几种先进的大规模基础模型，包括SeamlessM4T、SeamlessM4T v2和Whisper-large-v3，在三个汉英混合语料库上的表现。研究发现，自监督模型可以达到接近监督模型的性能，表明多语言自监督预训练的有效性。同时，这些模型仍有改进空间，因为它们持续犯类似的错误，并且在建模句子内代码切换方面表现不佳。此外，还探讨了Whisper的几种变体的有效性，结论是它们在代码切换场景中仍然有效，并且值得研究类似的自监督模型技术来提高代码切换任务的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估当前先进的大规模自监督和弱监督语音模型在汉英混合语音识别（ASR）和语音翻译任务中的零样本泛化能力。现有方法，特别是针对代码切换场景，在处理句子内语言切换时存在困难，导致性能下降。模型需要更好地理解和处理不同语言之间的转换，以提高混合语音任务的准确性。

核心思路：论文的核心思路是利用大规模预训练模型（如SeamlessM4T和Whisper）的强大表征学习能力，直接应用于汉英混合语音数据，无需针对特定代码切换场景进行微调。通过评估这些模型在零样本设置下的表现，可以了解它们对跨语言泛化的能力，并识别其在处理代码切换方面的优势和局限性。

技术框架：研究采用零样本评估框架，直接将预训练模型应用于三个不同的汉英混合语音语料库。评估流程包括：1) 使用预训练模型进行语音识别或语音翻译；2) 对模型输出进行评估，包括准确率、BLEU值等指标；3) 分析模型在处理不同类型的代码切换时的表现，例如句子内和句子间切换。重点关注模型在处理句子内代码切换时的错误模式。

关键创新：该研究的关键创新在于对现有大规模语音模型在代码切换场景下的零样本泛化能力进行了系统性的评估。以往的研究通常侧重于在特定数据集上微调模型，而本研究则关注模型在未经训练的数据上的表现，从而更好地了解模型的泛化能力和潜在的改进方向。此外，对Whisper模型的不同变体进行了比较，分析了不同架构和训练策略对代码切换性能的影响。

关键设计：研究中使用的模型包括SeamlessM4T、SeamlessM4T v2和Whisper-large-v3等。评估指标包括词错误率（WER）和BLEU分数。研究还分析了模型在处理不同类型的代码切换时的表现，例如名词短语切换和动词短语切换。此外，还探讨了数据增强技术对代码切换性能的影响（虽然摘要中未明确提及，但根据领域知识推测可能进行了相关实验）。

📊 实验亮点

实验结果表明，自监督模型在汉英混合语音识别任务中可以达到接近监督模型的性能，验证了多语言自监督预训练的有效性。然而，这些模型在处理句子内代码切换时仍存在不足，表明需要进一步改进模型对复杂语言现象的建模能力。Whisper模型的不同变体在代码切换场景中表现出一定的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更鲁棒和通用的多语言语音处理系统，特别是在代码切换场景中。例如，可以用于改进多语言语音助手、自动翻译系统和语音转录服务。未来的研究可以基于这些发现，开发专门针对代码切换优化的模型和训练策略，从而提高多语言语音处理的准确性和用户体验。

📄 摘要（原文）

This work evaluated several cutting-edge large-scale foundation models based on self-supervision or weak supervision, including SeamlessM4T, SeamlessM4T v2, and Whisper-large-v3, on three code-switched corpora. We found that self-supervised models can achieve performances close to the supervised model, indicating the effectiveness of multilingual self-supervised pre-training. We also observed that these models still have room for improvement as they kept making similar mistakes and had unsatisfactory performances on modeling intra-sentential code-switching. In addition, the validity of several variants of Whisper was explored, and we concluded that they remained effective in a code-switching scenario, and similar techniques for self-supervised models are worth studying to boost the performance of code-switched tasks.