On the Effects of Heterogeneous Data Sources on Speech-to-Text Foundation Models

📄 arXiv: 2406.09282v1 📥 PDF

作者: Jinchuan Tian, Yifan Peng, William Chen, Kwanghee Choi, Karen Livescu, Shinji Watanabe

分类: cs.CL, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2024-06-13

💡 一句话要点

OWSM v3.2：通过数据过滤和LLM增强，提升异构数据语音转文本模型的性能。

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

关键词: 语音转文本 异构数据 数据过滤 大型语言模型 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有语音转文本模型在异构数据集上训练时，数据质量和格式不一致会影响模型性能。
  2. 论文提出利用代理任务进行数据过滤，并结合大型语言模型进行标点和大小写恢复，以提升数据质量。
  3. 实验结果表明，OWSM v3.2 在减少 15% 训练数据的情况下，性能优于 OWSM v3.1 基线模型。

📝 摘要（中文）

开放 Whisper 风格语音模型 (OWSM) 系列旨在构建完全透明的先进语音转文本 (S2T) 基础模型。为此，OWSM 模型在 25 个公共语音数据集上进行训练，这些数据集在多个方面存在异构性。本研究通过引入 OWSM v3.2 来改进 OWSM 系列，该模型通过研究和解决这种数据异构性的影响来改进先前的模型。我们的研究首先对每个数据集进行详细分析，从中得出两个关键策略：使用代理任务进行数据过滤以提高数据质量，以及使用开放的大型语言模型 (LLM) 结合标点符号和真实大小写。在所有其他配置保持不变的情况下，OWSM v3.2 在使用减少 15% 训练数据的情况下，性能优于 OWSM v3.1 基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在异构语音数据集上训练语音转文本（S2T）模型时，由于数据质量参差不齐和格式不一致导致的模型性能下降问题。现有方法通常直接使用所有数据进行训练，忽略了数据集中存在的噪声和格式问题，这会影响模型的泛化能力和准确性。

核心思路：论文的核心思路是通过数据过滤和利用大型语言模型（LLM）进行数据增强来提高训练数据的质量。具体来说，首先使用一个代理任务来评估每个数据集的质量，并过滤掉质量较差的数据。然后，利用 LLM 来恢复文本的标点符号和大小写，从而提高文本的可读性和信息量。

技术框架：OWSM v3.2 的训练流程主要包含以下几个阶段：1) 数据集分析：对 25 个公共语音数据集进行详细分析，评估其质量和特点。2) 数据过滤：使用代理任务对数据集进行过滤，去除质量较差的数据。3) 数据增强：使用大型语言模型（LLM）为文本添加标点符号和恢复大小写。4) 模型训练：使用过滤和增强后的数据训练 OWSM 模型。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于代理任务的数据过滤方法，可以有效地去除低质量的语音数据。2) 利用大型语言模型（LLM）进行数据增强，可以提高文本的质量和信息量。3) 将数据过滤和 LLM 增强相结合，显著提高了 OWSM 模型的性能。

关键设计：在数据过滤阶段，论文使用一个预训练的语音识别模型作为代理任务，评估每个数据集的识别准确率，并根据准确率设定阈值来过滤数据。在使用 LLM 进行数据增强时，论文选择了一个开源的 LLM，并使用少量数据进行微调，以提高其在语音转文本任务上的性能。损失函数和网络结构与 OWSM v3.1 保持一致。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

OWSM v3.2 在使用减少 15% 训练数据的情况下，性能优于 OWSM v3.1 基线模型，证明了数据过滤和 LLM 增强的有效性。具体的性能提升数据在论文中给出，但摘要中未明确说明具体的 WER (Word Error Rate) 降低幅度。该结果表明，通过提高数据质量，可以显著提升语音转文本模型的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种语音识别和语音转文本相关的应用场景，例如语音助手、自动字幕生成、会议记录等。通过提高模型在异构数据上的鲁棒性和准确性，可以提升用户体验，并降低人工标注成本。未来，该方法可以推广到其他自然语言处理任务中，例如机器翻译和文本摘要。

📄 摘要（原文）

The Open Whisper-style Speech Model (OWSM) series was introduced to achieve full transparency in building advanced speech-to-text (S2T) foundation models. To this end, OWSM models are trained on 25 public speech datasets, which are heterogeneous in multiple ways. In this study, we advance the OWSM series by introducing OWSM v3.2, which improves on prior models by investigating and addressing the impacts of this data heterogeneity. Our study begins with a detailed analysis of each dataset, from which we derive two key strategies: data filtering with proxy task to enhance data quality, and the incorporation of punctuation and true-casing using an open large language model (LLM). With all other configurations staying the same, OWSM v3.2 improves performance over the OWSM v3.1 baseline while using 15% less training data.