USAD: Universal Speech and Audio Representation via Distillation

📄 arXiv: 2506.18843v2 📥 PDF

作者: Heng-Jui Chang, Saurabhchand Bhati, James Glass, Alexander H. Liu

分类: cs.SD, cs.CL, eess.AS

发布日期: 2025-06-23 (更新: 2025-08-18)

备注: Accepted to ASRU 2025

💡 一句话要点

提出USAD以解决音频表示学习的领域特定问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 音频表示学习 自监督学习 蒸馏训练 多模态融合 语音处理 音频分类 统一模型

📋 核心要点

  1. 现有音频表示学习方法往往局限于特定领域，缺乏统一的模型来处理多种音频类型。
  2. USAD通过层间蒸馏技术，将不同领域的自监督学习模型整合为一个通用音频表示学习模型。
  3. USAD在多个音频处理任务中表现优异，尤其在SUPERB和HEAR基准上接近最先进的性能。

📝 摘要（中文）

自监督学习（SSL）在音频表示领域取得了革命性进展，但现有模型往往局限于特定领域，专注于语音或非语音任务。本文提出了通用语音与音频蒸馏（USAD），这是一种统一的音频表示学习方法，能够将语音、声音和音乐等多种音频类型整合到一个模型中。USAD通过从领域特定的SSL模型进行高效的层间蒸馏，训练一个学生模型，使用全面的音频数据集。USAD在多个基准和数据集上表现出色，包括帧级和实例级语音处理任务、音频标记和声音分类，在SUPERB和HEAR基准上实现了接近最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有的音频表示学习模型通常专注于特定的任务，如语音或音乐，导致模型的通用性不足，难以处理多种音频类型。

核心思路：USAD通过层间蒸馏的方式，将多个领域的自监督学习模型的知识整合到一个统一的模型中，从而实现对多种音频类型的有效表示学习。

技术框架：USAD的整体架构包括一个学生模型和多个教师模型，教师模型来自不同的领域特定SSL模型。通过层间蒸馏，学生模型在一个综合音频数据集上进行训练。

关键创新：USAD的主要创新在于其层间蒸馏策略，使得不同领域的知识能够有效传递，克服了传统模型的领域限制，提升了模型的通用性和性能。

关键设计：在模型设计中，USAD采用了特定的损失函数来优化蒸馏过程，并在网络结构上进行了调整，以适应多种音频类型的特征提取。

📊 实验亮点

USAD在多个音频处理基准上表现出色，特别是在SUPERB和HEAR基准上，使用单一编码器实现了接近最先进的性能。这表明USAD在音频表示学习中的有效性和竞争力，尤其是在帧级和实例级语音处理任务中。

🎯 应用场景

USAD的研究成果具有广泛的应用潜力，能够在语音识别、音频分类、音乐推荐等多个领域发挥作用。通过提供一个统一的音频表示模型，USAD可以降低模型开发的复杂性，提高多任务学习的效率，推动音频处理技术的进步。未来，USAD可能会在智能助手、自动音频标记和多模态学习等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Self-supervised learning (SSL) has revolutionized audio representations, yet models often remain domain-specific, focusing on either speech or non-speech tasks. In this work, we present Universal Speech and Audio Distillation (USAD), a unified approach to audio representation learning that integrates diverse audio types - speech, sound, and music - into a single model. USAD employs efficient layer-to-layer distillation from domain-specific SSL models to train a student on a comprehensive audio dataset. USAD offers competitive performance across various benchmarks and datasets, including frame and instance-level speech processing tasks, audio tagging, and sound classification, achieving near state-of-the-art results with a single encoder on SUPERB and HEAR benchmarks.