生成AIのマルチモーダリティに関する技術調査【技術動向調査】

論文4: AudioPaLM: A Large Language Model That Can Speak and Listen

選定理由

4つ目の論文は音声に関する論文です。
選出した論文はGoogleが6月に発表した、テキストと音声の両方に対応可能な大規模な音声理解・生成モデルであるAudioPaLMについての論文です。
音声翻訳のベンチマークではOpneAIのWhisperを上回っており、今後の音声翻訳ツールのデファクトスタンダードにもなり得るモデルであるため、選出いたしました。

論文概要

提案手法

AudioPaLMの機能

• 音声認識(ASR): 音声データをテキストデータに変換できます。
• テキストから音声への合成(TTS): テキストデータを音声データに変換できます。
• 音声から音声への翻訳(S2ST): ある言語の音声データを別の言語の音声データに変換できます。
• 音声からテキストへの翻訳(AST): ある言語の音声データを別の言語のテキストデータに変換できます。

AudioPaLMの特徴

• モデル構造: PaLMベースのデコーダのみのモデルです。
• Pre-trainingとFine-tuning: テキストベースのLLMであるPaLM-2で事前トレーニングを行い、音声とテキストの両方を含むデータでFine-tuningされます。
• トークンの拡張: モデルのトークン辞書を音声波形を表すアコースティックなトークンに拡張し、テキストトークンと音声トークンを同じembedding空間にマッピングされます。
• ゼロショット学習: トレーニング中に見られなかった音声入力/ターゲット言語の組み合わせを持つ音声翻訳が実行できます。
• 単一のアーキテクチャ: 音声認識、テキストから音声への合成、音声から音声への翻訳など、異なるタスクを単一のアーキテクチャで実行できます。
• 副言語情報の保持: 話者のイントネーションなどの副言語情報を保持できます。

既存手法との比較
下表の通り、音声翻訳(AST)・音声認識(ASR)において既存手法を大きく上まっていることがわかります。

提案手法の課題

論文で言及されている課題は以下の通りです。

• オーディオ生成のクオリティは、オーディオトークナイザーの質に依存する
• 凍結ではなくモデル全体をfine-tuningする必要がある
• オーディオトークンやオーディオ生成タスクの評価ベンチマークには研究・改善の余地がある

論文4: AudioPaLM: A Large Language Model That Can Speak and Listen

選定理由

4つ目の論文は音声に関する論文です。
選出した論文はGoogleが6月に発表した、テキストと音声の両方に対応可能な大規模な音声理解・生成モデルであるAudioPaLMについての論文です。
音声翻訳のベンチマークではOpneAIのWhisperを上回っており、今後の音声翻訳ツールのデファクトスタンダードにもなり得るモデルであるため、選出いたしました。

論文概要

提案手法

AudioPaLMの機能

• 音声認識(ASR): 音声データをテキストデータに変換できます。
• テキストから音声への合成(TTS): テキストデータを音声データに変換できます。
• 音声から音声への翻訳(S2ST): ある言語の音声データを別の言語の音声データに変換できます。
• 音声からテキストへの翻訳(AST): ある言語の音声データを別の言語のテキストデータに変換できます。

AudioPaLMの特徴

• モデル構造: PaLMベースのデコーダのみのモデルです。
• Pre-trainingとFine-tuning: テキストベースのLLMであるPaLM-2で事前トレーニングを行い、音声とテキストの両方を含むデータでFine-tuningされます。
• トークンの拡張: モデルのトークン辞書を音声波形を表すアコースティックなトークンに拡張し、テキストトークンと音声トークンを同じembedding空間にマッピングされます。
• ゼロショット学習: トレーニング中に見られなかった音声入力/ターゲット言語の組み合わせを持つ音声翻訳が実行できます。
• 単一のアーキテクチャ: 音声認識、テキストから音声への合成、音声から音声への翻訳など、異なるタスクを単一のアーキテクチャで実行できます。
• 副言語情報の保持: 話者のイントネーションなどの副言語情報を保持できます。

既存手法との比較
下表の通り、音声翻訳(AST)・音声認識(ASR)において既存手法を大きく上まっていることがわかります。

提案手法の課題

論文で言及されている課題は以下の通りです。

• オーディオ生成のクオリティは、オーディオトークナイザーの質に依存する
• 凍結ではなくモデル全体をfine-tuningする必要がある
• オーディオトークンやオーディオ生成タスクの評価ベンチマークには研究・改善の余地がある

論文4: AudioPaLM: A Large Language Model That Can Speak and Listen

選定理由

4つ目の論文は音声に関する論文です。
選出した論文はGoogleが6月に発表した、テキストと音声の両方に対応可能な大規模な音声理解・生成モデルであるAudioPaLMについての論文です。
音声翻訳のベンチマークではOpneAIのWhisperを上回っており、今後の音声翻訳ツールのデファクトスタンダードにもなり得るモデルであるため、選出いたしました。

論文概要

提案手法

AudioPaLMの機能

• 音声認識(ASR): 音声データをテキストデータに変換できます。
• テキストから音声への合成(TTS): テキストデータを音声データに変換できます。
• 音声から音声への翻訳(S2ST): ある言語の音声データを別の言語の音声データに変換できます。
• 音声からテキストへの翻訳(AST): ある言語の音声データを別の言語のテキストデータに変換できます。

AudioPaLMの特徴

• モデル構造: PaLMベースのデコーダのみのモデルです。
• Pre-trainingとFine-tuning: テキストベースのLLMであるPaLM-2で事前トレーニングを行い、音声とテキストの両方を含むデータでFine-tuningされます。
• トークンの拡張: モデルのトークン辞書を音声波形を表すアコースティックなトークンに拡張し、テキストトークンと音声トークンを同じembedding空間にマッピングされます。
• ゼロショット学習: トレーニング中に見られなかった音声入力/ターゲット言語の組み合わせを持つ音声翻訳が実行できます。
• 単一のアーキテクチャ: 音声認識、テキストから音声への合成、音声から音声への翻訳など、異なるタスクを単一のアーキテクチャで実行できます。
• 副言語情報の保持: 話者のイントネーションなどの副言語情報を保持できます。

既存手法との比較
下表の通り、音声翻訳(AST)・音声認識(ASR)において既存手法を大きく上まっていることがわかります。

提案手法の課題

論文で言及されている課題は以下の通りです。

• オーディオ生成のクオリティは、オーディオトークナイザーの質に依存する
• 凍結ではなくモデル全体をfine-tuningする必要がある
• オーディオトークンやオーディオ生成タスクの評価ベンチマークには研究・改善の余地がある

論文4: AudioPaLM: A Large Language Model That Can Speak and Listen

選定理由

4つ目の論文は音声に関する論文です。
選出した論文はGoogleが6月に発表した、テキストと音声の両方に対応可能な大規模な音声理解・生成モデルであるAudioPaLMについての論文です。
音声翻訳のベンチマークではOpneAIのWhisperを上回っており、今後の音声翻訳ツールのデファクトスタンダードにもなり得るモデルであるため、選出いたしました。

論文概要

提案手法

AudioPaLMの機能

• 音声認識(ASR): 音声データをテキストデータに変換できます。
• テキストから音声への合成(TTS): テキストデータを音声データに変換できます。
• 音声から音声への翻訳(S2ST): ある言語の音声データを別の言語の音声データに変換できます。
• 音声からテキストへの翻訳(AST): ある言語の音声データを別の言語のテキストデータに変換できます。

AudioPaLMの特徴

• モデル構造: PaLMベースのデコーダのみのモデルです。
• Pre-trainingとFine-tuning: テキストベースのLLMであるPaLM-2で事前トレーニングを行い、音声とテキストの両方を含むデータでFine-tuningされます。
• トークンの拡張: モデルのトークン辞書を音声波形を表すアコースティックなトークンに拡張し、テキストトークンと音声トークンを同じembedding空間にマッピングされます。
• ゼロショット学習: トレーニング中に見られなかった音声入力/ターゲット言語の組み合わせを持つ音声翻訳が実行できます。
• 単一のアーキテクチャ: 音声認識、テキストから音声への合成、音声から音声への翻訳など、異なるタスクを単一のアーキテクチャで実行できます。
• 副言語情報の保持: 話者のイントネーションなどの副言語情報を保持できます。

既存手法との比較
下表の通り、音声翻訳(AST)・音声認識(ASR)において既存手法を大きく上まっていることがわかります。

提案手法の課題

論文で言及されている課題は以下の通りです。

• オーディオ生成のクオリティは、オーディオトークナイザーの質に依存する
• 凍結ではなくモデル全体をfine-tuningする必要がある
• オーディオトークンやオーディオ生成タスクの評価ベンチマークには研究・改善の余地がある

論文4: AudioPaLM: A Large Language Model That Can Speak and Listen

選定理由

4つ目の論文は音声に関する論文です。
選出した論文はGoogleが6月に発表した、テキストと音声の両方に対応可能な大規模な音声理解・生成モデルであるAudioPaLMについての論文です。
音声翻訳のベンチマークではOpneAIのWhisperを上回っており、今後の音声翻訳ツールのデファクトスタンダードにもなり得るモデルであるため、選出いたしました。

論文概要

提案手法

AudioPaLMの機能

• 音声認識(ASR): 音声データをテキストデータに変換できます。
• テキストから音声への合成(TTS): テキストデータを音声データに変換できます。
• 音声から音声への翻訳(S2ST): ある言語の音声データを別の言語の音声データに変換できます。
• 音声からテキストへの翻訳(AST): ある言語の音声データを別の言語のテキストデータに変換できます。

AudioPaLMの特徴

• モデル構造: PaLMベースのデコーダのみのモデルです。
• Pre-trainingとFine-tuning: テキストベースのLLMであるPaLM-2で事前トレーニングを行い、音声とテキストの両方を含むデータでFine-tuningされます。
• トークンの拡張: モデルのトークン辞書を音声波形を表すアコースティックなトークンに拡張し、テキストトークンと音声トークンを同じembedding空間にマッピングされます。
• ゼロショット学習: トレーニング中に見られなかった音声入力/ターゲット言語の組み合わせを持つ音声翻訳が実行できます。
• 単一のアーキテクチャ: 音声認識、テキストから音声への合成、音声から音声への翻訳など、異なるタスクを単一のアーキテクチャで実行できます。
• 副言語情報の保持: 話者のイントネーションなどの副言語情報を保持できます。

既存手法との比較
下表の通り、音声翻訳(AST)・音声認識(ASR)において既存手法を大きく上まっていることがわかります。

提案手法の課題

論文で言及されている課題は以下の通りです。

• オーディオ生成のクオリティは、オーディオトークナイザーの質に依存する
• 凍結ではなくモデル全体をfine-tuningする必要がある
• オーディオトークンやオーディオ生成タスクの評価ベンチマークには研究・改善の余地がある

論文4: AudioPaLM: A Large Language Model That Can Speak and Listen

選定理由

4つ目の論文は音声に関する論文です。
選出した論文はGoogleが6月に発表した、テキストと音声の両方に対応可能な大規模な音声理解・生成モデルであるAudioPaLMについての論文です。
音声翻訳のベンチマークではOpneAIのWhisperを上回っており、今後の音声翻訳ツールのデファクトスタンダードにもなり得るモデルであるため、選出いたしました。

論文概要

提案手法

AudioPaLMの機能

• 音声認識(ASR): 音声データをテキストデータに変換できます。
• テキストから音声への合成(TTS): テキストデータを音声データに変換できます。
• 音声から音声への翻訳(S2ST): ある言語の音声データを別の言語の音声データに変換できます。
• 音声からテキストへの翻訳(AST): ある言語の音声データを別の言語のテキストデータに変換できます。

AudioPaLMの特徴

• モデル構造: PaLMベースのデコーダのみのモデルです。
• Pre-trainingとFine-tuning: テキストベースのLLMであるPaLM-2で事前トレーニングを行い、音声とテキストの両方を含むデータでFine-tuningされます。
• トークンの拡張: モデルのトークン辞書を音声波形を表すアコースティックなトークンに拡張し、テキストトークンと音声トークンを同じembedding空間にマッピングされます。
• ゼロショット学習: トレーニング中に見られなかった音声入力/ターゲット言語の組み合わせを持つ音声翻訳が実行できます。
• 単一のアーキテクチャ: 音声認識、テキストから音声への合成、音声から音声への翻訳など、異なるタスクを単一のアーキテクチャで実行できます。
• 副言語情報の保持: 話者のイントネーションなどの副言語情報を保持できます。

既存手法との比較
下表の通り、音声翻訳(AST)・音声認識(ASR)において既存手法を大きく上まっていることがわかります。

提案手法の課題

論文で言及されている課題は以下の通りです。

• オーディオ生成のクオリティは、オーディオトークナイザーの質に依存する
• 凍結ではなくモデル全体をfine-tuningする必要がある
• オーディオトークンやオーディオ生成タスクの評価ベンチマークには研究・改善の余地がある

論文4: AudioPaLM: A Large Language Model That Can Speak and Listen

選定理由

4つ目の論文は音声に関する論文です。
選出した論文はGoogleが6月に発表した、テキストと音声の両方に対応可能な大規模な音声理解・生成モデルであるAudioPaLMについての論文です。
音声翻訳のベンチマークではOpneAIのWhisperを上回っており、今後の音声翻訳ツールのデファクトスタンダードにもなり得るモデルであるため、選出いたしました。

論文概要

提案手法

AudioPaLMの機能

• 音声認識(ASR): 音声データをテキストデータに変換できます。
• テキストから音声への合成(TTS): テキストデータを音声データに変換できます。
• 音声から音声への翻訳(S2ST): ある言語の音声データを別の言語の音声データに変換できます。
• 音声からテキストへの翻訳(AST): ある言語の音声データを別の言語のテキストデータに変換できます。

AudioPaLMの特徴

• モデル構造: PaLMベースのデコーダのみのモデルです。
• Pre-trainingとFine-tuning: テキストベースのLLMであるPaLM-2で事前トレーニングを行い、音声とテキストの両方を含むデータでFine-tuningされます。
• トークンの拡張: モデルのトークン辞書を音声波形を表すアコースティックなトークンに拡張し、テキストトークンと音声トークンを同じembedding空間にマッピングされます。
• ゼロショット学習: トレーニング中に見られなかった音声入力/ターゲット言語の組み合わせを持つ音声翻訳が実行できます。
• 単一のアーキテクチャ: 音声認識、テキストから音声への合成、音声から音声への翻訳など、異なるタスクを単一のアーキテクチャで実行できます。
• 副言語情報の保持: 話者のイントネーションなどの副言語情報を保持できます。

既存手法との比較
下表の通り、音声翻訳(AST)・音声認識(ASR)において既存手法を大きく上まっていることがわかります。

提案手法の課題

論文で言及されている課題は以下の通りです。

• オーディオ生成のクオリティは、オーディオトークナイザーの質に依存する
• 凍結ではなくモデル全体をfine-tuningする必要がある
• オーディオトークンやオーディオ生成タスクの評価ベンチマークには研究・改善の余地がある