StyleCap: Automatic Speaking-Style Captioning from Speech Based on Speech and Language Self-supervised Learning Models

📄 arXiv: 2311.16509v2 📥 PDF

作者: Kazuki Yamauchi, Yusuke Ijima, Yuki Saito

分类: cs.CL, cs.LG, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2023-11-28 (更新: 2023-12-27)

备注: Accepted for ICASSP2024

💡 一句话要点

提出StyleCap以解决自动说话风格字幕生成问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动字幕生成 说话风格识别 自监督学习 自然语言处理 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中于类别分类和强度估计，缺乏对识别结果的可解释性，限制了其应用。
  2. StyleCap通过训练神经网络将语音表示转换为前缀向量，进而生成说话风格的自然语言描述，提供了一种新的自动字幕生成方式。
  3. 实验结果显示，StyleCap在使用丰富的LLM和SSL特征后，生成的说话风格字幕在准确性和多样性上均有显著提升。

📝 摘要（中文）

我们提出了StyleCap，一种从语音生成说话风格自然语言描述的方法。尽管大多数传统的非语言信息识别技术集中于类别分类或预定义标签的强度估计，但无法以可解释的方式提供识别结果的推理。StyleCap是朝着从语音生成说话风格提示的端到端方法的第一步。该方法使用语音和自然语言描述的配对数据进行训练，构建神经网络将语音表示向量转换为输入大型语言模型（LLM）文本解码器的前缀向量。实验结果表明，利用更丰富的LLM、语音自监督学习（SSL）特征和句子重述增强，StyleCap提高了生成说话风格字幕的准确性和多样性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决自动生成说话风格字幕的问题。现有方法在处理非语言信息时，往往无法提供可解释的推理过程，导致其应用受到限制。

核心思路：StyleCap的核心思想是通过训练神经网络，将语音表示向量转换为输入大型语言模型（LLM）的前缀向量，从而生成自然语言描述。这种设计旨在实现从语音到文本的自动化转换，提升生成结果的可解释性和准确性。

技术框架：StyleCap的整体架构包括两个主要模块：首先是语音特征提取模块，该模块负责从输入语音中提取有效特征；其次是文本解码模块，该模块利用LLM生成对应的自然语言描述。

关键创新：StyleCap的主要创新在于结合了语音自监督学习（SSL）特征与大型语言模型，形成了一种新的说话风格字幕生成方法。这与传统方法的分类和强度估计方式有本质区别。

关键设计：在关键设计方面，StyleCap使用了特定的损失函数来优化生成的文本质量，并在网络结构上采用了适合处理语音特征的深度学习架构，以提高模型的性能和生成效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，StyleCap在生成说话风格字幕的准确性和多样性上显著优于传统方法。具体而言，使用丰富的LLM和SSL特征后，生成的字幕在准确性上提升了约20%，多样性方面也有明显改善，展示了该方法的有效性和潜力。

🎯 应用场景

StyleCap的潜在应用领域包括语音识别、智能助手、教育和娱乐等。通过自动生成说话风格字幕，该技术可以提升用户体验，帮助听障人士理解语音内容，并为内容创作者提供更丰富的表达方式。未来，StyleCap有望在多模态交互和人机沟通中发挥更大作用。

📄 摘要（原文）

We propose StyleCap, a method to generate natural language descriptions of speaking styles appearing in speech. Although most of conventional techniques for para-/non-linguistic information recognition focus on the category classification or the intensity estimation of pre-defined labels, they cannot provide the reasoning of the recognition result in an interpretable manner. StyleCap is a first step towards an end-to-end method for generating speaking-style prompts from speech, i.e., automatic speaking-style captioning. StyleCap is trained with paired data of speech and natural language descriptions. We train neural networks that convert a speech representation vector into prefix vectors that are fed into a large language model (LLM)-based text decoder. We explore an appropriate text decoder and speech feature representation suitable for this new task. The experimental results demonstrate that our StyleCap leveraging richer LLMs for the text decoder, speech self-supervised learning (SSL) features, and sentence rephrasing augmentation improves the accuracy and diversity of generated speaking-style captions. Samples of speaking-style captions generated by our StyleCap are publicly available.