本文提出了一种基于对比学习的SpeechLLM任务无关预训练方法，通过对齐语音和文本表示，在低资源场景下显著提升了ASR、语音翻译和语音问答任务的性能，并超越了多个专门模型。
Contrastive Learning, Large Language Model, Multimodal Systems, Pre-training, Representation Learning
Maike Züfle, Jan Niehues
Karlsruhe Institute of Technology
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Background Problem
大型语言模型（LLMs）在自然语言处理中表现出色，但在语音处理任务上的适应性仍面临挑战。直接进行任务特定的微调容易导致过拟合、数据需求高和计算成本大的问题。本文旨在解决这些问题，提出了一种任务无关的SpeechLLM预训练方法，通过对齐语音和文本表示，减少对大规模任务特定数据集的依赖，并在低资源场景下实现高效适应。
Method
本文提出了一种基于对比学习的任务无关预训练策略，用于SpeechLLM的语音和文本表示对齐，具体方法如下：
- 核心思想：通过对比学习，利用InfoNCE损失函数拉近匹配的语音-文本对的表示距离，同时推远不匹配对的表示距离，从而实现任务无关的对齐。
- 实现步骤：
- 使用ASR数据进行预训练，计算对比损失，可选择在嵌入层或所有层上应用。
- 采用两种相似性度量：余弦相似性（contr-cos）和Wasserstein距离（contr-wasser），后者通过最优传输算法处理不同长度的序列，但计算成本较高。
- 其他方法：对比传统ASR预训练和混合语音-文本的下一词预测（NWP）预训练方法，并探索了对比损失与ASR损失的组合。
- 关键点：仅训练连接语音编码器和LLM的投影器，保持语音编码器和LLM冻结，以实现参数高效性。
批判性思考：虽然对比学习是一个有前景的方法，但Wasserstein距离的高计算成本可能限制其实际应用，且论文未充分证明其性能提升是否值得额外开销。此外，对比样本选择策略（批内全样本）可能不够优化，未能针对更具挑战性的负样本进行设计。
Experiment
实验采用两阶段训练策略：首先使用ASR数据进行预训练，然后在任务特定数据上进行微调。以下是实验设置和结果：
- 数据集：预训练使用MustC-v1（400小时）和GigaSpeech（增加至1400小时）数据集；微调在ASR、语音翻译（ST）和语音问答（SQA）任务上使用MustC-v1和Spoken-SQuAD数据集，模拟低资源场景（仅10%微调数据）。
- 实验设置：模型架构包括HuBERT语音编码器、Llama-3.1-8B-Instruct LLM和Q-Former投影器，仅训练投影器参数。对比不同预训练方法（无预训练、ASR预训练、对比学习）和损失应用位置（嵌入层 vs 所有层）。
- 结果：
- 对比学习预训练（尤其是contr-wasser-all）在低资源场景下显著优于ASR预训练和无预训练基线，在ST和SQA任务上接近甚至超过专门模型。
- 增加预训练数据至1400小时后，模型性能进一步提升，contr-cos-all+giga在10%微调数据下达到97.12的归一化平均分，100%微调数据下达到114.18，超越多个SpeechLLM基准。
- 对比学习未显著损害副语言特征（如性别、语速）的捕捉能力，在相关分类和生成任务上表现与基线相当。
- 评价：实验结果表明对比学习在低资源场景下的潜力，但预训练和微调数据的重叠可能导致性能高估，需在真实低资源语言或任务上进一步验证。此外，Wasserstein距离的性能提升有限，计算成本高，实用性存疑。实验对不同层应用对比损失的分析不够深入，未能解释为何某些层更有效。
Further Thoughts
本文提出的对比学习预训练方法为SpeechLLM的发展提供了一个有前景的方向，特别是在低资源场景下的应用潜力值得关注。然而，我认为未来的研究可以进一步探索以下几个方面：首先，对比样本的选择策略可以借鉴其他领域（如图像-文本对齐）的经验，设计更具挑战性的负样本，以提升对齐效果。其次，Wasserstein距离的高计算成本可能限制其在大规模应用中的实用性，是否可以通过更高效的近似算法或替代度量来实现类似效果值得研究。此外，考虑到SpeechLLM在实际应用中可能面临多语言和多方言的挑战，未来的实验应扩展到真正的低资源语言数据集上，以验证方法的泛化能力。最后，本文未深入探讨对比学习可能引入的偏差问题，例如语音和文本表示对齐过程中是否会放大训练数据中的文化或性别偏见，这与AI伦理和公平性密切相关，值得结合其他领域（如Trustworthy AI）的研究进行更深入的分析。