Contrastive Learning for Task-Independent SpeechLLM-Pretraining

📄 arXiv: 2412.15712v2 📥 PDF

作者: Maike Züfle, Jan Niehues

分类: cs.CL, cs.HC

发布日期: 2024-12-20 (更新: 2025-05-30)

💡 一句话要点

提出基于对比学习的任务无关语音LLM预训练方法，提升语音处理任务性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语音LLM 对比学习 预训练 语音翻译 语音问答

📋 核心要点

  1. 现有语音LLM微调方法面临过拟合、数据需求高和计算成本高等挑战。
  2. 论文提出一种两阶段训练方法，先通过对比学习进行任务无关的语音预训练，再进行少量数据的任务微调。
  3. 实验结果表明，该方法优于传统ASR预训练，并在语音翻译和问答任务上超越了专用模型，且仅需10%的任务数据。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域表现出色，但将这些LLM高效地应用于语音处理任务并非易事。直接进行特定任务的微调受到过拟合风险、数据需求和计算成本的限制。为了解决这些挑战，我们提出了一种可扩展的两阶段训练方法：（1）使用对比学习的任务无关语音预训练阶段，以对齐所有层的文本和语音表示，然后（2）进行特定任务的微调阶段，该阶段需要最少的数据。这种方法优于传统的ASR预训练，并使模型能够超越专门用于语音翻译和问答的模型，同时仅使用10%的特定任务数据进行训练。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在将大型语言模型应用于语音处理任务时，通常需要针对特定任务进行微调。这种微调方式容易过拟合，需要大量标注数据，并且计算成本高昂。因此，如何高效地利用LLM的强大能力，同时降低数据需求和计算成本，是亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是解耦预训练和微调过程。首先，通过对比学习进行任务无关的语音预训练，学习通用的语音和文本表示对齐。然后，利用预训练得到的模型，在少量特定任务数据上进行微调。这样可以避免从头开始训练，降低数据需求和计算成本，同时提高模型的泛化能力。

技术框架：该方法包含两个主要阶段：1. 任务无关的语音预训练阶段：使用对比学习方法，将语音和文本表示在所有层进行对齐。具体来说，模型接收语音和对应的文本作为输入，通过编码器提取语音和文本的特征表示，然后使用对比损失函数来拉近相同语义的语音和文本表示，推远不同语义的语音和文本表示。2. 任务特定的微调阶段：在预训练模型的基础上，使用少量特定任务的数据进行微调。根据具体的任务类型，可以采用不同的微调策略。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了任务无关的语音预训练框架，通过对比学习实现了语音和文本表示的有效对齐。与传统的ASR预训练方法相比，该方法更加通用，可以应用于多种语音处理任务。此外，该方法还显著降低了对特定任务数据的需求。

关键设计：对比学习中，使用了InfoNCE损失函数，鼓励模型学习到区分不同语音和文本对的能力。具体而言，对于一个给定的语音片段，模型需要从多个候选文本中识别出正确的文本描述。在网络结构方面，使用了Transformer作为编码器，提取语音和文本的特征表示。在训练过程中，采用了较大的batch size和较长的训练周期，以充分利用对比学习的优势。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在语音翻译和问答任务上超越了专门训练的模型，同时仅使用了10%的特定任务数据。与传统的ASR预训练相比，该方法取得了显著的性能提升。这些结果表明，该方法具有很强的泛化能力和数据效率。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于语音翻译、语音问答、语音识别等领域。通过预训练和少量数据微调，可以快速构建高性能的语音处理系统，降低开发成本。此外，该方法还有助于提升低资源语音处理任务的性能，例如在方言语音识别、少数民族语言翻译等场景中具有重要应用价值。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) excel in natural language processing but adapting these LLMs to speech processing tasks efficiently is not straightforward. Direct task-specific fine-tuning is limited by overfitting risks, data requirements, and computational costs. To address these challenges, we propose a scalable, two-stage training approach: (1) A task-independent speech pretraining stage using contrastive learning to align text and speech representations over all layers, followed by (2) a task-specific fine-tuning stage requiring minimal data. This approach outperforms traditional ASR pretraining and enables the model to surpass models specialized on speech translation and question answering while being trained on only 10% of the task-specific data.