English(EN) Learning Speech Attribute Representations via Multi-Teacher Distillation

新框架使单个语音编码器能够学习多种属性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-16 04:00

研究人员开发了一种新颖的多属性多教师蒸馏框架，旨在使单个自监督语音编码器能够同时学习多种语音属性。该方法利用四个固定的教师模型将语义、说话人、语言和情感表示蒸馏到一个具有特定属性分支的共享SSL骨干网络中。实验表明，这种统一的编码器在多语言语义检索、说话人验证、语言识别和语音情感识别等各种任务上，取得了与专用单任务学生模型相当的性能。该研究还深入探讨了语音表示在编码器内的组织方式，表明不同的属性在不同的深度出现。 AI

影响通过将多个属性学习整合到一个模型中，实现了更高效的语音处理。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Maryem Bouziane, Salima Mdhaffar, Yannick Est\`eve · 2026-10-16 04:00

通过多教师蒸馏学习语音属性表示

arXiv:2610.21941v1 Announce Type: new Abstract: Recent post-training approaches have shown that self-supervised speech encoders can be adapted to learn a single utterance-level speech attribute through knowledge distillation. In this work, we investigate whether a single speech e…

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