芬兰语语音SSL研究:210万小时广播音频与置信度过滤
原文标题:From 2.1M Hours of Raw Broadcast Audio to Finnish Speech SSL: Confidence Filtering and Architectural Analysis at Scale
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研究者基于210万小时无约束广播音频开展大规模芬兰语语音自监督学习研究,提出以ASR置信度作为预训练数据质量代理,相比基于语种识别的过滤在更小训练集上取得3-7%相对词错率改善。研究还在相同参数预算下对比Transformer、Macaron-Net、Conformer与E-Branchformer架构,模型在Base规模与域外场景优于既有芬兰语SSL基线。
- 问题
- 广播音频做语音 SSL 时噪声多,按语种识别过滤只保证有语音不保证质量。
- 方法
- 用 ASR 置信度作为预训练数据质量代理,并在等参数预算下对比四种架构。
- 结果
- 相比 LID 过滤在更小训练集上取得 3-7% 相对词错率改善,Base 规模与域外优于既有芬兰语 SSL 基线。
- 影响
- 低资源语种语音团队可用 ASR 置信度替代语种识别做数据筛选,省数据又提效果。
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