A-JEPA: Joint-Embedding Predictive Architecture Can Listen

📄 arXiv: 2311.15830v3 📥 PDF

作者: Zhengcong Fei, Mingyuan Fan, Junshi Huang

分类: cs.SD, cs.CV, eess.AS

发布日期: 2023-11-27 (更新: 2024-01-11)

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2207.06405 by other authors

💡 一句话要点

提出A-JEPA以提升音频自监督学习效果

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

关键词: 音频处理 自监督学习 掩蔽建模 上下文编码 音频分类 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有音频自监督学习方法在处理音频谱图时，未能有效利用时间和频率的相关性，导致性能不足。
  2. A-JEPA通过课程掩蔽策略和上下文编码器，提出了一种新的音频表示学习方法，增强了模型的上下文语义理解能力。
  3. 实验结果表明，A-JEPA在多个音频和语音分类任务上表现优异，超越了当前最先进的模型，展示了其良好的可扩展性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种音频自监督学习的新方法——音频联合嵌入预测架构（A-JEPA），该方法有效地将大规模视觉模型成功的掩蔽建模原则应用于音频领域。A-JEPA通过上下文编码器对可见音频谱图块进行课程掩蔽策略编码，并预测在精心设计位置采样的区域表示。目标表示通过上下文编码器的指数移动平均提取，考虑到音频谱图在局部时间和频率上的高度相关性，随机块掩蔽被转化为时间频率感知掩蔽。通过对目标数据集进行正则化掩蔽微调，A-JEPA在多个音频和语音分类任务上实现了新的最先进性能，超越了其他使用外部监督预训练的模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有音频自监督学习方法在处理音频谱图时未能充分利用时间和频率相关性的问题，导致模型性能不足。

核心思路：A-JEPA通过引入课程掩蔽策略和上下文编码器，旨在提升音频表示学习的效果，增强模型的上下文语义理解和鲁棒性。

技术框架：A-JEPA的整体架构包括上下文编码器和目标编码器，前者负责对可见音频谱图块进行编码，后者通过指数移动平均提取目标表示。

关键创新：A-JEPA的主要创新在于将随机块掩蔽转化为时间频率感知掩蔽，考虑到音频谱图的局部相关性，从而提升了模型的学习效果。

关键设计：在模型设计中，采用了正则化掩蔽策略进行微调，而非简单的输入丢弃或零填充，确保了模型在目标数据集上的表现。具体的损失函数和网络结构细节在实验中进行了优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，A-JEPA在多个音频和语音分类任务上设定了新的最先进性能，相比于其他最近的模型，性能提升幅度显著，展示了其在音频处理领域的强大能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括语音识别、音频分类和音乐推荐等。通过提升音频自监督学习的效果，A-JEPA能够在实际应用中提高音频处理任务的准确性和效率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper presents that the masked-modeling principle driving the success of large foundational vision models can be effectively applied to audio by making predictions in a latent space. We introduce Audio-based Joint-Embedding Predictive Architecture (A-JEPA), a simple extension method for self-supervised learning from the audio spectrum. Following the design of I-JEPA, our A-JEPA encodes visible audio spectrogram patches with a curriculum masking strategy via context encoder, and predicts the representations of regions sampled at well-designed locations. The target representations of those regions are extracted by the exponential moving average of context encoder, \emph{i.e.}, target encoder, on the whole spectrogram. We find it beneficial to transfer random block masking into time-frequency aware masking in a curriculum manner, considering the complexity of highly correlated in local time and frequency in audio spectrograms. To enhance contextual semantic understanding and robustness, we fine-tune the encoder with a regularized masking on target datasets, instead of input dropping or zero. Empirically, when built with Vision Transformers structure, we find A-JEPA to be highly scalable and sets new state-of-the-art performance on multiple audio and speech classification tasks, outperforming other recent models that use externally supervised pre-training.