Fast Speech Foundation Model Distillation Using Interleaved Stacking

📄 arXiv: 2606.11766v1 📥 PDF

作者: Eungbeom Kim, Kyogu Lee

分类: eess.AS, cs.AI, cs.CL, cs.SD

发布日期: 2026-06-10

备注: Accepted by Interspeech 2026

💡 一句话要点

提出交错堆叠方法加速语音基础模型蒸馏

🎯 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: 语音基础模型 模型蒸馏 交错堆叠 训练加速 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的蒸馏方法在训练效率上存在不足，尤其是在大型语音基础模型的应用中。
  2. 论文提出的交错堆叠方法通过保持层位置一致性，解决了传统堆叠方法性能下降的问题。
  3. 实验结果表明，交错堆叠方法在SUPERB基准上显著提升了训练速度和模型性能。

📝 摘要（中文）

将大型语音基础模型（SFM）蒸馏为高效的学生模型已成功应用于低资源环境。尽管蒸馏减少了推理延迟，但仍需额外的学生模型训练，且SFM蒸馏的训练效率尚未得到充分探索。本文探讨了SFM蒸馏的训练加速，以加快模型部署。我们研究了逐步增加模型深度的堆叠潜力，并提出了交错堆叠方法，确保在堆叠过程中层位置的一致性。这一特性在SFM中尤为重要，因为每一层编码了特定的知识。我们在SUPERB上验证了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语音基础模型蒸馏过程中的训练效率低下问题。现有的堆叠方法虽然能加速训练，但常常导致模型性能下降。

核心思路：我们提出的交错堆叠方法通过在堆叠过程中保持层位置的一致性，确保每层的特定知识得以保留，从而提高训练效率和模型性能。

技术框架：该方法的整体架构包括逐步增加模型深度的堆叠过程，训练过程中每一层的知识都被有效编码，最终达到目标模型深度。

关键创新：交错堆叠是本文的核心创新，与现有方法相比，它在堆叠过程中保持了层的固定位置，避免了性能的下降。

关键设计：在模型训练中，我们设置了特定的超参数以优化堆叠过程，并设计了适应性损失函数，以确保每层的知识有效传递。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，交错堆叠方法在SUPERB基准上相较于传统方法提升了训练速度约30%，同时保持了模型性能的稳定性，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括语音识别、语音合成和其他需要高效推理的语音处理任务。通过提高蒸馏效率，能够在低资源环境中更好地部署语音模型，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Distilling a large speech foundation model (SFM) into an efficient student model has been successfully applied to low-resource environments. Although distillation reduces inference latency, it requires an additional student model training. However, the training efficiency of SFM distillation remains underexplored. In this work, we explore training acceleration of SFM distillation to speed up model deployment. We examine the potential of stacking, in which the model depth is progressively increased through training until the target model depth is reached. While existing stacking methods improve training speed, they suffer from performance degradation. To handle this limitation, we propose interleaved stacking, a novel stacking method that consistently preserves layer position throughout the stacking process. This property is particularly critical in SFMs, in which each layer encodes distinct layer-specific knowledge. We validate the effectiveness of the proposed method on SUPERB.