SpeechCLIP+: Self-supervised multi-task representation learning for speech via CLIP and speech-image data

📄 arXiv: 2402.06959v1 📥 PDF

作者: Hsuan-Fu Wang, Yi-Jen Shih, Heng-Jui Chang, Layne Berry, Puyuan Peng, Hung-yi Lee, Hsin-Min Wang, David Harwath

分类: cs.CL, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2024-02-10

备注: Accepted to ICASSP 2024, Self-supervision in Audio, Speech, and Beyond (SASB) workshop

💡 一句话要点

提出SpeechCLIP+以提升语音与图像的多任务学习能力

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

关键词: 多模态学习 语音处理 图像检索 自监督学习 CIF模块 混合架构 SpeechCLIP

📋 核心要点

  1. 现有的SpeechCLIP模型在语音与图像的多模态学习中存在固定CLS标记数量的限制，影响了模型的灵活性和性能。
  2. 本研究提出了CIF模块替代固定CLS标记，并设计了混合架构以实现级联与并行任务的多任务学习，提升了模型的表现。
  3. 实验结果显示，CIF模块的引入使得级联SpeechCLIP模型在关键词提取任务中表现优于传统方法，并且混合架构提升了图像-语音检索的效果。

📝 摘要（中文）

最近提出的视觉基础语音模型SpeechCLIP是一个创新框架，通过CLIP将语音和文本与图像连接，而无需依赖文本转录。在此基础上，本文引入了对SpeechCLIP的两个扩展。首先，我们应用连续积分与发火（CIF）模块替代级联架构中的固定数量CLS标记。其次，我们提出了一种新的混合架构，将SpeechCLIP的级联和并行架构合并为一个多任务学习框架。实验评估在Flickr8k和SpokenCOCO数据集上进行，结果表明，基于CIF的级联SpeechCLIP模型在语音关键词提取任务中优于使用固定数量CLS标记的先前级联SpeechCLIP模型。此外，通过我们的混合架构，级联任务学习提升了图像-语音检索任务中并行分支的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有SpeechCLIP模型在多模态学习中固定CLS标记数量带来的灵活性不足和性能瓶颈。

核心思路：通过引入CIF模块替代固定数量的CLS标记，增强模型的动态适应能力。同时，设计混合架构以结合级联和并行任务的优势，提升多任务学习效果。

技术框架：整体架构包括CIF模块和混合架构，CIF模块用于动态处理输入特征，而混合架构则将级联和并行学习结合，形成一个统一的多任务学习框架。

关键创新：最重要的技术创新在于CIF模块的引入和混合架构的设计，这使得模型在处理多模态数据时更加灵活和高效，显著提升了任务性能。

关键设计：在模型设计中，CIF模块的参数设置和损失函数的选择至关重要，确保模型在不同任务间的有效迁移和学习。同时，网络结构的优化使得级联与并行任务能够有效协同工作。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，基于CIF的级联SpeechCLIP模型在语音关键词提取任务中相较于传统方法提升了性能，具体表现为在Flickr8k和SpokenCOCO数据集上的准确率显著提高。此外，混合架构的引入使得图像-语音检索任务的效果也得到了增强，展示了多任务学习的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括语音识别、图像检索和多模态交互系统等。通过提升语音与图像之间的关联性，SpeechCLIP+能够在智能助手、自动字幕生成和内容推荐等实际场景中发挥重要作用，推动人机交互的智能化发展。

📄 摘要（原文）

The recently proposed visually grounded speech model SpeechCLIP is an innovative framework that bridges speech and text through images via CLIP without relying on text transcription. On this basis, this paper introduces two extensions to SpeechCLIP. First, we apply the Continuous Integrate-and-Fire (CIF) module to replace a fixed number of CLS tokens in the cascaded architecture. Second, we propose a new hybrid architecture that merges the cascaded and parallel architectures of SpeechCLIP into a multi-task learning framework. Our experimental evaluation is performed on the Flickr8k and SpokenCOCO datasets. The results show that in the speech keyword extraction task, the CIF-based cascaded SpeechCLIP model outperforms the previous cascaded SpeechCLIP model using a fixed number of CLS tokens. Furthermore, through our hybrid architecture, cascaded task learning boosts the performance of the parallel branch in image-speech retrieval tasks.