Efficient Training of Self-Supervised Speech Foundation Models on a Compute Budget

📄 arXiv: 2409.16295v2 📥 PDF

作者: Andy T. Liu, Yi-Cheng Lin, Haibin Wu, Stefan Winkler, Hung-yi Lee

分类: eess.AS, cs.CL, cs.LG, cs.SD

发布日期: 2024-09-09 (更新: 2025-02-04)

备注: Accepted to IEEE SLT 2024

期刊: 2024 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT)

DOI: 10.1109/SLT61566.2024.10832361

💡 一句话要点

在计算资源受限下，高效训练语音自监督预训练模型。

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

关键词: 语音预训练模型 自监督学习 计算效率 模型架构 数据规模

📋 核心要点

  1. 现有语音预训练模型计算成本高昂，如何在有限资源下高效训练是核心问题。
  2. 通过分析模型架构、大小和数据量等因素，探索计算资源限制下的训练策略。
  3. 实验表明，更精简的模型架构优于常见小型架构，且预训练数据量至关重要。

📝 摘要（中文）

尽管预训练模型取得了显著成功，但其训练成本仍然很高。本文研究如何在有限的计算预算下，通过自监督学习（SSL）高效地训练语音预训练模型。我们考察了影响预算的关键因素，包括模型架构、模型大小和数据大小。我们的目标是分析语音预训练模型的训练动态。我们在完全可比的环境中对SSL目标进行基准测试，发现其他因素对SSL的成功贡献更大。我们的结果表明，在相同的计算和参数预算下，更精简的模型架构优于常见的较小架构。我们证明，即使在SSL训练期间进行数据增强，预训练数据的大小仍然至关重要，因为迭代有限的数据会导致性能下降。最后，我们确定了模型大小和数据大小之间的权衡，突出了给定计算预算的最佳模型大小。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在有限计算资源下，如何高效训练语音自监督预训练模型的问题。现有方法通常需要大量的计算资源和数据，这使得它们难以在资源受限的环境中使用。此外，现有研究对于模型架构、模型大小和数据大小等因素对训练效率的影响缺乏深入的分析，难以指导实际应用。

核心思路：论文的核心思路是通过系统地研究模型架构、模型大小和数据大小等因素对自监督学习训练效率的影响，找到在给定计算预算下，能够最大化模型性能的最佳配置。论文强调了在有限计算资源下，模型架构的选择和数据量的使用策略的重要性。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：首先，选择合适的自监督学习目标函数进行预训练。然后，在不同的模型架构、模型大小和数据大小下进行实验，并记录训练过程中的性能指标。最后，分析实验结果，找出在给定计算预算下，能够达到最佳性能的模型配置。论文在完全可比的环境中对不同的SSL目标进行了基准测试。

关键创新：论文的关键创新在于系统地研究了模型架构、模型大小和数据大小等因素对语音自监督学习训练效率的影响，并提出了在有限计算资源下，选择更精简的模型架构和使用足够大的数据量的策略。此外，论文还发现了模型大小和数据大小之间的权衡关系，为实际应用提供了指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用不同的模型架构，如Transformer和Conformer，并调整模型的层数和隐藏层大小，以研究模型架构对训练效率的影响。2) 使用不同大小的预训练数据集，并结合数据增强技术，以研究数据大小对训练效率的影响。3) 使用不同的自监督学习目标函数，如Masked Language Modeling (MLM) 和 Contrastive Predictive Coding (CPC)，并比较它们的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在相同的计算和参数预算下，更精简的模型架构优于常见的较小架构。此外，即使在SSL训练期间进行数据增强，预训练数据的大小仍然至关重要。论文还确定了模型大小和数据大小之间的权衡，为给定计算预算找到了最佳模型大小。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于语音识别、语音合成、说话人识别等领域，尤其是在移动设备或嵌入式系统等计算资源受限的场景下。通过选择合适的模型架构和数据量，可以在有限的计算预算下训练出高性能的语音预训练模型，从而降低部署成本，加速模型落地。

📄 摘要（原文）

Despite their impressive success, training foundation models remains computationally costly. This paper investigates how to efficiently train speech foundation models with self-supervised learning (SSL) under a limited compute budget. We examine critical factors in SSL that impact the budget, including model architecture, model size, and data size. Our goal is to make analytical steps toward understanding the training dynamics of speech foundation models. We benchmark SSL objectives in an entirely comparable setting and find that other factors contribute more significantly to the success of SSL. Our results show that slimmer model architectures outperform common small architectures under the same compute and parameter budget. We demonstrate that the size of the pre-training data remains crucial, even with data augmentation during SSL training, as performance suffers when iterating over limited data. Finally, we identify a trade-off between model size and data size, highlighting an optimal model size for a given compute budget.