SpeechT5 是一种革命性的语音处理模式！微软 SpeechT5 语音处理模型的惊人性能
三个要点
✔️ SpeechT5 是一个编码器-解码器模型，可同时处理语音和文本
✔️ 经过大量语音和文本数据的预训练，适用于各种口语处理任务
✔️ 语音和文本信息不是分开处理的，而是跨模态使用的
SpeechT5: Unified-Modal Encoder-Decoder Pre-Training for Spoken Language Processing
written by Junyi Ao, Rui Wang, Long Zhou, Chengyi Wang, Shuo Ren, Yu Wu, Shujie Liu, Tom Ko, Qing Li, Yu Zhang, Zhihua Wei, Yao Qian, Jinyu Li, Furu Wei
[Submitted on 14 Oct 2021 (v1), last revised 24 May 2022 (this version, v3)]
Comments: Accepted by ACL 2022 main conference
Subjects: Audio and Speech Processing (eess.AS); Computation and Language (cs.CL); Machine Learning (cs.LG); Sound (cs.SD)
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打破常识！多用途、多功能演讲T5
刚读到这个！论文超级摘要！
你是否曾经对自己的嗓音有一种情结？我有过。我有先天性残疾，发音不准，嗓音低沉，所以我经常会想："哦，如果我能像那位配音演员一样尖锐、清晰，那该多好啊"。
最近的动漫热潮让声优们成为了焦点，即使是那些拥有人人羡慕的超可爱声音的声优，也经常听说他们有一种与周围人不同的声音情结。
现在，声音是人们非常熟悉的东西，因此我认为，如何更冷静/悦耳地说话是人类永恒的挑战。
本节将介绍语音合成和语音质量转换领域的研究论文，这些论文正在真诚地应对这些永恒的挑战。
微软公司开发并提供的SpeechT5 模型能够同时处理语音和文本，其目的是在单一模型中处理语音识别和语音合成等与语音相关的处理任务。
传统的语音处理模型通常只使用语音进行训练，文本数据的重要性往往被忽视。此外，在模型开发过程中，重点往往放在编码器上，缺乏对解码器的预先训练。
因此，SpeechT5 的目标是开发一个能有效利用语音和文本数据的模型，并以高标准执行所有语音处理任务。
研究结果表明，该模型在各种语音处理任务中的表现明显优于现有模型。特别是在语音识别方面，它的表现甚至超过了性能相对较高的 wav2vec2 和 HuBERT。
传统的做法不是造就一个无所不能的人，而是造就某项工作的专家。那么，一个什么都能做的人似乎做得半途而废，不是吗？
尽管 SpeechT5是一款无所不能的机型，但它的灵巧性并不差，能高标准地完成所有工作，这再次显示了这款机型身兼多职的潜力。
实际上，我已经在文本到语音任务中试用过这个模型，它能非常流利地说出英语！我很遗憾这个模型目前只有英语版本，但我觉得它是一个可靠而强大的模型，我可以把它留给你来处理英语。
现在，在下一章中，我将更深入地谈谈这个模型的架构。
让我们来看看 SpeechT5 的架构...
现在让我们来看看 SpeechT5 的架构。毕竟，在学习模型时不能回避结构...
我们会慢慢研究，请慢慢理解并跟上！
- 音频信息及其对应的文本信息作为输入信息传递给编码器。
- 传递给编码器的信息也会传递给解码器。
- 解码器从编码器获得信息，同时还获得音频信号和对应的文字信号
- 处理了这四条信息的解码器将处理后的信息分别传递给处理音频信号和文本信息的机制。
这是一系列步骤。没那么难吧？这里有一点要注意：语音信息和语音信号信息是完全不同的东西。
简单地说，语音信息是人类容易理解的信息（如人类的讲话），而语音信号信息是机器容易理解的信息（如数值）。
严格来说，文本信息也会在模型内部转换成模型更容易处理的形式，但这是另一回事。
对这一架构的描述已大大简化。事实上，还有一些数学配置项和解释项，但它们无法包含在 3000 字左右的篇幅中，所以我就省略了。
既然我们已经介绍了架构，那么让我们进一步了解一下结果！
正如我们在开头所说，该模型是一个多功能模型。因此，总结结果的项目有很多，但我们在这里只看最明显的语音识别结果。
最有趣的一栏是 SpeechT5，它解释了单词错误率（WER）。它是衡量模型性能的指标之一，通过将语音识别结果与原文进行比较，衡量每单位语音有多少字出错。
这是一个误差率，所以得出的数字越小越好。现在结果如何？
结果一目了然。数据低于其他机型，也就是说，可以看出这是一款语音识别性能非常高的机型。
我通常主要研究测量和比较语音识别模型在听力障碍语音中的表现，Wav2vec2 和 HuBERT 都是非常好的模型，但说到超越它们，只有 Whisper 更胜一筹。只有它能做得很好、
嗯，这个可以用于多种活动，而 whisper 则是支持多种语言的多语言机型，因此不能简单地将其分为优劣。
在研究者方面，我想测试哪种模型更适合语言障碍。
本文到此结束--。
这种模式对任何人来说都比较容易尝试，在 Huggingface 和其他网站上都有发布的 Colab 链接，如果你感兴趣，请亲自尝试一下，体验一下它的性能。
毕竟，亲手实践是最好的学习方式、
与女作家小笠原聊聊天
我们正在寻找有兴趣开展联合研究的公司和研究生！
他的专长是语音识别（实验系统），尤其是针对肢体障碍者。
这方面的资源有限，因此单独工作总是有限的。
谁愿意利用最新技术共同解决社会问题？
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