Konuşma Kelimelerinin Fonetik ve Semantik Gömülmesi ve Konuşma İçeriği Erişiminde Uygulamaları

1. Giriş

Word2Vec gibi kelime gömme teknikleri, metin kelimeleri arasındaki anlamsal ilişkileri bağlamlarına dayanarak yakalayarak doğal dil işlemede devrim yaratmıştır. Benzer şekilde, konuşma kelime parçalarından fonetik yapıları çıkarmak için Audio Word2Vec geliştirilmiştir. Ancak, geleneksel Audio Word2Vec yalnızca bireysel konuşma kelimeleri içinden öğrenilen fonetik bilgiye odaklanır ve söz dizilerinde ortaya çıkan anlamsal bağlamı göz ardı eder.

Bu makale, bu boşluğu kapatacak yeni bir iki aşamalı çerçeve önermektedir. Amaç, hem fonetik bileşimlerini hem de anlamsal anlamlarını kapsayan, konuşma kelimeleri için vektör temsilleri oluşturmaktır. Bu zorlu bir görevdir çünkü makalede belirtildiği gibi, fonetik benzerlik ve anlamsal ilişkililik genellikle birbirine diktir. Örneğin, "kardeş" ve "kız kardeş" anlamsal olarak yakın ama fonetik olarak farklıyken, "kardeş" ve "rahatsız etmek" fonetik olarak benzer ama anlamsal olarak ilişkisizdir. Önerilen yöntem, bu iki yönü ayırmayı ve birlikte modellemeyi amaçlayarak, yalnızca tam sorgu terimini içerenlerin değil, sorgu kavramıyla ilişkili belgelerin de bulunabildiği, anlamsal konuşma belgesi erişimi gibi daha güçlü uygulamaları mümkün kılmaktadır.

2. Metodoloji

Çekirdek yenilik, önce fonetik bilgiyi izole etmek ve ardından üzerine anlamsal anlayışı katmanlamak üzere tasarlanmış sıralı, iki aşamalı bir gömme sürecidir.

2.1 Aşama 1: Konuşmacı Ayrıştırmalı Fonetik Gömme

İlk aşama, ham konuşma kelime parçalarını işler. Birincil amacı, kelimedeki fonem dizisini temsil eden bir vektör olan sağlam bir fonetik gömme öğrenirken, konuşmacı kimliği ve kayıt ortamı gibi karıştırıcı faktörleri açıkça kaldırmak veya ayırmaktır. Bu çok önemlidir çünkü konuşmacı özellikleri sinyale hakim olabilir ve altta yatan fonetik içeriği gizleyebilir. Burada, konuşmacıdan bağımsız bir fonetik uzayı oluşturmak için alan uyarlaması veya rakip eğitiminden (ruh olarak CycleGAN'daki ayrıştırma yaklaşımlarına benzer) esinlenen teknikler kullanılabilir.

2.2 Aşama 2: Semantik Gömme

İkinci aşama, 1. Aşamadan gelen konuşmacıdan ayrıştırılmış fonetik gömüleri girdi olarak alır. Bu gömüler daha sonra, konuşma kelimelerinin bir söz içindeki bağlamı dikkate alınarak işlenir. Bu fonetik vektörlerin dizileri analiz edilerek (örneğin, tekrarlayan bir sinir ağı veya transformatör mimarisi kullanılarak), model metin tabanlı Word2Vec'te olduğu gibi anlamsal ilişkileri çıkarmayı öğrenir. Bu aşamanın çıktısı, her konuşma kelimesi için nihai "fonetik ve semantik" gömüdür.

2.3 Değerlendirme Çerçevesi

Gömülerin ikili doğasını değerlendirmek için yazarlar paralel bir değerlendirme stratejisi önermektedir. Fonetik kalite, konuşma terimi tespiti veya fonetik benzerlik kümelemesi gibi görevlerle değerlendirilir. Anlamsal kalite ise, ses gömülerini önceden eğitilmiş metin kelime gömüleri (ör. GloVe veya BERT gömüleri) ile hizalayarak ve vektör uzaylarındaki korelasyonlarını veya anlamsal görevlerdeki performanslarını ölçerek değerlendirilir.

3. Teknik Detaylar

3.1 Matematiksel Formülasyon

Öğrenme hedefi muhtemelen birden fazla kayıp fonksiyonunu birleştirir. 1. Aşama için, bir yeniden yapılandırma veya karşılaştırmalı kayıp, fonetik içeriğin korunmasını sağlarken, bir rakip veya korelasyon kaybı konuşmacı bilgisini en aza indirir. 2. Aşama için, Word2Vec'teki skip-gram veya CBOW hedefi gibi bağlam tabanlı bir tahmin kaybı uygulanır. Tam model için birleşik bir hedef şu şekilde kavramsallaştırılabilir:

$L_{total} = \lambda_1 L_{phonetic} + \lambda_2 L_{speaker\_inv} + \lambda_3 L_{semantic}$

Burada $L_{phonetic}$ akustik sadakati sağlar, $L_{speaker\_inv}$ ayrıştırmayı teşvik eder ve $L_{semantic}$ bağlamsal kelime ilişkilerini yakalar.

3.2 Model Mimarisi

Mimarinin derin bir sinir ağı hattı olduğu varsayılmaktadır. 1. Aşama, spektrogramları işlemek için bir evrişimli sinir ağı (CNN) veya kodlayıcı kullanabilir ve ardından konuşmacıdan ayrıştırılmış fonetik vektörü üreten bir darboğaz katmanı gelebilir. 2. Aşama muhtemelen, 1. Aşama vektörlerinin bir dizisini alan ve bağlamdan haberdar gömüler çıktılayan bir dizi modeli (RNN/LSTM/Transformer) kullanır. Model, konuşma sözlerinden oluşan bir derlem üzerinde uçtan uca eğitilir.

4. Deneysel Sonuçlar

4.1 Veri Seti ve Kurulum

Deneyler, muhtemelen LibriSpeech veya yayın haberleri gibi kaynaklardan türetilmiş bir konuşma belgesi derlemi üzerinde yürütülmüştür. Kurulum, iki aşamalı modelin eğitilmesini ve standart Audio Word2Vec (yalnızca fonetik) ve metin tabanlı gömüler gibi temel çizgilerle karşılaştırılmasını içermiştir.

4.2 Performans Metrikleri

Anahtar metrikler şunları içerir:

• Fonetik Erişim Kesinliği/Hatırlama: Tam konuşma terimi eşleşmelerini bulmak için.
• Semantik Erişim MAP (Ortalama Ortalama Kesinlik): Bir sorguyla anlamsal olarak ilişkili belgeleri erişmek için.
• Gömü Korelasyonu: Ses gömüleri ile karşılık gelen metin kelime gömüleri arasındaki kosinüs benzerliği.

4.3 Sonuç Analizi

Makale, ilk umut verici sonuçları bildirmektedir. Önerilen iki aşamalı gömüler, anlamsal erişim görevlerinde yalnızca fonetik Audio Word2Vec'ten daha iyi performans göstermiş, sorgu terimini içermeyen ancak konu olarak ilişkili belgeleri başarıyla erişmiştir. Aynı zamanda, fonetik erişim görevlerinde güçlü performanslarını koruyarak fonetik bilginin muhafaza edildiğini göstermişlerdir. Paralel değerlendirme, önerilen ses gömüleri ile metin gömüleri arasında temel yöntemlere kıyasla daha yüksek bir korelasyon olduğunu göstermiştir.

5. Analiz Çerçevesi Örneği

Durum: Konuşma Dersi Erişim Sisteminin Değerlendirilmesi

Senaryo: Bir kullanıcı, konuşma dersleri veritabanını "sinir ağı optimizasyonu" ifadesiyle sorgulamaktadır.

Önerilen Gömülerle Analiz:

1. Fonetik Eşleşme: Sistem, tam olarak "sinir ağı optimizasyonu" ifadesinin söylendiği dersleri erişir (yüksek fonetik benzerlik).
2. Semantik Eşleşme: Sistem ayrıca, bu terimlerin gömüleri sorgunun anlamsal alt uzayında yakın olduğu için "gradyan inişi", "geri yayılım" veya "Adam optimize edicisi" tartışan dersleri de erişir.

Değerlendirme: Fonetik eşleşmeler için kesinlik hesaplanır. Anlamsal eşleşmeler için, insan etiketleyiciler ilgiliği yargılar ve Ortalama Ortalama Kesinlik (MAP) hesaplanır. Sistemin her iki tür sonucu dengeleme yeteneği, ortak gömünün değerini gösterir.

6. Uygulama Öngörüsü ve Gelecek Yönelimler

Uygulamalar:

• Akıllı Ses Asistanları: Kullanıcı niyetini kelimesi kelimesine komut eşleştirmenin ötesinde anlamak.
• Çoklu Ortam Arşivi Arama: Podcast'ler, toplantılar ve tarihi ses kayıtları arasında anlamsal arama.
• Erişilebilirlik Araçları: Görme engelliler için ses tabanlı medyada gelişmiş içerik gezinimi.
• Çok Dilli Konuşma Erişimi: Potansiyel olarak, anlamsal ilişkiyi köprü olarak kullanarak, bir dildeki sorguya dayanarak başka bir dildeki içeriği bulmak.

Gelecek Araştırma Yönelimleri:

• Daha temiz fonetik özellikler için daha gelişmiş ayrıştırma tekniklerinin (ör. Beta-VAE veya FactorVAE tabanlı) araştırılması.
• Daha güçlü bir ön uç olarak büyük ölçekli önceden eğitilmiş konuşma modelleriyle (ör. Wav2Vec 2.0, HuBERT) entegrasyon.
• Çerçevenin daha uzun menzilli söylem ve belge düzeyi semantiğini modellemek için genişletilmesi.
• Nadir kelimeler için az örnekli veya sıfır örnekli öğrenmenin araştırılması.

7. Kaynaklar

1. Mikolov, T., vd. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. arXiv:1301.3781.
2. Chung, Y.-A., & Glass, J. (2018). Speech2Vec: A Sequence-to-Sequence Framework for Learning Word Embeddings from Speech. Interspeech.
3. Zhu, J.-Y., vd. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV (CycleGAN).
4. Baevski, A., vd. (2020). wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations. NeurIPS.
5. Lee, H.-y., & Lee, L.-s. (2018). Audio Word2Vec: Unsupervised Learning of Audio Segment Representations using Sequence-to-sequence Autoencoder. IEEE/ACM TASLP.
6. Chen, Y.-C., vd. (2019). Phonetic-and-Semantic Embedding of Spoken Words with Applications in Spoken Content Retrieval. arXiv:1807.08089v4.

8. Uzman Analizi