wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations 정리

1. Introduction

기존의 neural networks는 대량의 labeled training data로 훈련됨.

• 그러나 labeled data는 unlabeled data보다 수집이 어려움
• 현재의 음성인식 시스템은 납득할 만한 성능을 얻기 위해서는 수천 시간의 transcribed speech를 필요로 함
• 그리고 사람은 언어를 습득할 때 labeled examples로부터 학습하지 않음

Self-supervised learning

• unlabeled examples로부터 general representation을 학습하고, labeled data를 사용하여 fine-tuning을 진행하는 방법.

Wav2vec 2.0

• raw audio data로부터 self-supervised learning 기법으로 representation을 학습하는 framework
• Pre-training
  
  • speech audio를 multi-layer convolutional neural network를 사용하여 인코딩
  • 인코딩 결과로 나타난 latent speech representation의 일부를 masking
  • masking된 representation이 Transformer network에 입력으로 주어져 contextualized representation을 생성
  • contrastive task로 모델이 훈련됨
    • Contrastive task: emebedding space 상에서 유사한 특징을 갖는 데이터는 가깝게, 다른 데이터는 멀리 존재하도록 mapping하는 task
    • gumbel softmax로 discrete speech units을 학습함으로써 contrastive task에서 latent representation을 나타내게끔 함
• Fine-tuning - downstream speech recognition tasks
  • Connectionist Temporal Classification - CTC loss를 사용하여 labeled data로 fine-tuning
• 실험 결과
  • discrete speech unit과 contextualized representation을 함께 학습하는 것이 fixed unit으로 학습하는 것보다 더 좋은 성능을 냄
  • 10분의 labeled data만으로도 WER 4.8/8.2 (on the clean/other test sets of Librispeech) 달성
  • 960시간의 Librispeech labeled data를 사용했을 때 WER 1.8/3.3 달성

 

2. Model

• Feature encoder f : X ⟼ Z: raw audio X를 입력으로 받아 T개의 time-step에 대해 latent speech representation Z를 출력
  • several blocks containing a temporal convolution + layer normalization + GELU activation function
  • 입력으로 주어지는 raw waveform은 평균 0, 분산 1로 normalized
  • encoder의 전체 stride가 number of time-steps T를 결정
• Contextualized representations with Transformers g : Z ⟼ C
  • Transformer architecture 다음에 나타나는 context network에 feature encoder의 출력이 주어짐
  • relative positional embedding의 역할을 하는 convolutional layer 사용
  • convolution → GELU → layer normalization
• Quantization module Z ⟼ Q: feature encoder의 출력 z를 product quantization을 통해 finite set of speech representation으로 이산화
  • Product quantization: multiple codebooks에서 quantized representation을 선택하고 그들을 연결
  • Gumbel softmax를 사용하면 이산화된 codebook entries를 완전 미분가능하게 선택 가능
    • straight-through estimator (STE) 사용
    • hard Gumbel softmax operation 설정
    • feature encoder output z가 $l\in {\mathbb{R}}^{G\times V}$의 logit으로 매핑됨
    • group g에 대해 v번째 codebook을 선택하는 확률 $p_{g,v}=\frac{exp(l_{g,v}+n_v)/\tau }{\sum _{k=1}^{V}exp(l_{g,k}+n_k)/\tau }$
    • forward pass: codeword i는 $i=argma{x}_j{p}_{g,j}$에 의해 결정
    • backward pass: Gumbel softmax 출력의 true gradient 사용

 

3. Training

3.1. Masking

• feature encoder output 혹은 time step의 일부를 context network에 넣기 전에 masking하고, masking된 모든 time step 간에 공유되는 feature vector로 이를 대체
• 모든 time step의 특정한 비율 p가 starting index가 되도록 랜덤하게 샘플링하고, 모든 샘플링된 인덱스에서부터 다음 M개의 연속된 time step을 masking

 

3.2. Objective

$\mathit{L}={\mathit{L}}_{\mathit{m}}+\alpha {\mathit{L}}_{\mathit{d}}$

Contrastive Loss: ${\mathit{L}}_{\mathit{m}}$

• masking된 time step t에서 중심이 되는 context network output $c_t$가 주어졌을 때, 모델은 K개의 distractors를 포함하는 K+1개의 quantized candidate representations $\tilde{q}\in Q_t$에서 정답 representation을 찾아야 함
• ${\mathit{L}}_{\mathit{m}}=-log\frac{exp(sim(c_t,q_t)/\kappa )}{\sum _{\tilde{q}{Q}_t}^{}exp(sim(c_t,\tilde{q})/\kappa )}$
  • $sim(a,b)=a^{T}b/||a||||b||$: cosine similarity

Diversity Loss: ${\mathit{L}}_{\mathit{d}}$

• quantized codebook representation 사용을 향상시키기 위해 도입됨
• a batch of utterances에서 각 codebook $\overline{p_g}$에 존재하는 codebook entries에 대한 평균 softmax distributio $$l$$의 엔트로피를 최대화하여 각 G codebook에서 V개 entry의 동등한 사용을 권장함
• ${\mathit{L}}_d=\frac{1}{GV}\sum _{g=1}^G-H({\overline{p}}_g)=\frac{1}{GV}\sum _{g=1}^G\sum _{v=1}^V{\overline{p}}_{g,v}log{\overline{p}}_{g,v}$

 

3.3. Fine-tuning

• context network 위에 randomly initialized linear projection을 추가함으로써 fine-tuning을 진행
  • 음성인식의 경우 vocabulary를 나타내는 C개의 classes로 projection 됨
• CTC loss를 최소화하는 방향으로 최적화
• modified version of SpecAugment를 적용하여 overfitting, error rate를 낮춤