01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
音声認識や音声翻訳に用いる音声エンコーダー・デコーダーモデルでは、エンコーダーが音声波形または音声特徴を処理し、系列状の隠れ状態を出力します。デコーダーはその出力をクロスアテンションで参照しながら、文字列を自己回帰的に生成できます。Wav2Vec2やHuBERTなどの事前学習済み音声モデルをエンコーダーとして使用し、事前学習済みのデコーダーと組み合わせる構成も可能です。組み合わせたモデルは、音声と対応するテキストの組を使って対象タスク向けに追加学習できます。音声エンコーダー自体は文字列を生成するデコーダーとは異なる構成部分です。
02 / IN PRACTICE
Speech Encoderの活用例
たとえば、こんな場面で
音声文字起こしモデルで、音声エンコーダーが発話を隠れ状態へ変換し、デコーダーがその状態を参照して文字列を生成します。同じ構成は音声翻訳にも利用できます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
モデルを確認するときは、エンコーダーが受け取る入力形式、組み合わせるデコーダー、対象タスク向けに追加学習されたチェックポイントかどうかを区別します。
参考資料
Speech Encoder Decoder Models · Hugging Face (新しいタブで開きます)用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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