音声データに最も使用されている埋め込みモデルトップ10
Wav2Vec 2.0、VGGish、OpenL3など、最も人気のある10種類のオーディオ埋め込みモデルをご紹介します。AIアプリケーションのために音をベクトルに変換する方法を学ぶ
音声埋め込みモデルは、生の音声を、音声信号の本質的な特徴を捉える数値ベクトルに変換する。音声埋め込みモデル](https://zilliz.com/learn/everything-you-should-know-about-vector-embeddings)は、音声、音楽、環境ノイズを問わず、音声を埋め込みとして知られる、トーン、ピッチ、リズムなどの側面を要約したコンパクトな表現に変換します。生の音声データの複雑さを軽減することで、これらのモデルは、コンピュータが複雑な細部まで処理することなく、音声を効率的に比較・分類することを可能にする。
このアプローチは、多くの実用的なアプリケーションにとって重要である。例えば、音声アシスタントは、話し言葉をテキストに変換するためにこれらのエンベッディングを使用し、音楽推薦システムは、類似した特性を持つトラックを見つけるためにエンベッディングに依存している。エンベッディングは、各オーディオクリップの簡略化されながらも有益なスナップショットを提供することで、システムが大規模なオーディオデータセットを扱うことを可能にする。
この記事では、オーディオデータ用の埋め込みモデルのトップ10を検証します。各モデルは、これらの数値表現を生成するために異なる方法を採用しており、生の波形を直接扱うものもあれば、さらなる分析の前に、まず音をスペクトログラム（音の異なる周波数が時間とともにどのように変化するかを表示する視覚的なツールで、曲の色分けされた地図のようなもの）に変換するものもあります。各モデルがどのように意味のあるオーディオ特徴を抽出するかを説明し、オーディオの類似性検索や音の分類などのタスクにおける実用的なアプリケーションについて説明します。
1.Wav2Vec 2.0
Facebook AI ResearchがリリースしたWav2Vec 2.0は、スペクトログラムのような中間形式に変換することなく、生の音波から直接オーディオを処理する。このアプローチにより、モデルは音声に存在する自然なゆらぎから直接学習することができる。
仕組み
Wav2Vec 2.0は主に2つのステージで動作する。最初の段階では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が生のオーディオをスキャンして、局所的な特徴を抽出する。このネットワークは音の波形にフィルタを適用し、ピッチやボリュームの揺らぎなどの短期的な変化を捉える。この段階の結果は、これらの基本的なオーディオ特性を表す一連のベクトルである。
第2段階では、トランスフォーマーネットワークがオーディオ信号のより広い理解を構築するために引き継ぐ。この段階は文脈学習が中心で、モデルが音の異なる部分間の関係を学習する。トレーニングの間、音声の一部はマスクされ、モデルは周囲のコンテキストに基づいて欠落したセグメントを予測することになる。このself-supervisedプロセスによって、モデルは局所的な詳細と長距離の依存関係を統合するようになり、その結果、音声の包括的なベクトル表現が得られます。
主な使用例
Wav2Vec 2.0は、以下のようないくつかの実用的なアプリケーションを持つ多目的なツールです：
自動音声認識(ASR):** 話し言葉をテキストに変換するために広く使用されています。例えば、スマートフォンでメッセージを口述する場合、Wav2Vec 2.0は、音声を音声を表すベクトルに変換することで、デバイスがあなたの言葉を正確に書き起こすのを助けます。
音声アシスタント:**スマートスピーカーやバーチャルアシスタントなどのデバイスは、ユーザーのコマンドを理解するためにこのモデルに依存しています。生の音声から直接作業する能力により、これらのシステムはノイズの多い環境でも効果的に機能し、あなたの要求を正確に捉えることができます。
話者の識別と検証:** 個々の声の特徴を学習することで、モデルは異なる話者を区別することができます。この機能は、声によってユーザーの身元を確認する必要があるセキュリティ・システムや、誰が話しているかに基づいてシステムが応答を調整するパーソナライゼーション機能で役立ちます。
Wav2Vec 2.0が生の音声を直接処理するのに対して、他のモデルはまず音を視覚表現に変換することで、異なるアプローチを取ります。そのようなモデルの1つがVGGishで、音声をスペクトログラムに変換して意味のある特徴を抽出します。
2.VGGish
VGGish は、Googleによって開発されたオーディオ特徴抽出ツールで、古典的なVGGネットワーク・アーキテクチャに基づいて構築されている。AudioSet](https://research.google.com/audioset/dataset/index.html)と呼ばれる大規模なデータセットで事前に訓練されている。VGGishはオーディオを有用なベクトルに素早く変換するように設計されている。生の音波を直接扱う代わりに、音声をlog-mel spectrogram、つまり音の時間と周波数の詳細を保持する視覚的表現に変換することから始める。このモデルは、分類、回帰、検索のタスクに適した128次元の固定サイズの埋め込みベクトルを生成する。
仕組み
VGGishは、生の音声をログメル・スペクトログラムに変換することから始めます。スペクトログラムは、横軸が時間、縦軸が周波数を表し、色の濃さがある瞬間の周波数の強さを表す、画像に似た方法で音を表示します。この変換により、音が時間とともにどのように変化するかという重要な詳細を保持することができる。次に、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）がスペクトログラムを処理して、倍音やリズムなどのパターンを抽出し、コンパクトなベクトルに圧縮する。このベクトルは、オーディオの主要な音響特性を要約し、さまざまなアプリケーションでのさらなる処理に使用することができます。
主な使用例
環境音の検出： VGGishは、抽出されたベクトルを比較することで、交通音、警報音、犬の鳴き声のような日常的な音を認識するために使用されます。
音楽ジャンルの分類：* オーディオに存在する特徴的なパターンを分析し、特定のジャンルにマッピングすることで、音楽トラックの分類を支援します。
オーディオ類似検索**：128次元のベクトルにより、オーディオクリップの効率的な比較が可能になり、類似したサウンドのマッチングや検索を行うシステムをサポートします。
ダウンストリームタスクのためのオーディオの前処理: VGGishによって生成されたベクトルは、ムード検出、サウンドイベント分析、またはオーディオのコンパクトな表現から恩恵を受けるあらゆるアプリケーションなどのタスクのためのロバストな入力特徴として機能します。
VGGish は効果的にスペクトログラムから特徴を抽出しますが、生の波形とスペクトログラムの両方を扱うことで、より高い柔軟性を提供するモデルもあります。OpenL3はそのようなモデルの1つで、より広範なオーディオ分析のために多様な入力フォーマットに対応するように設計されています。
3.OpenL3
OpenL3 は、L3-Net アーキテクチャ に基づいたオープンソースのオーディオ埋め込みモデルです。音声のみの入力とオーディオビジュアルの入力の両方に対応し、音の柔軟なベクトル表現を提供するように設計されている。OpenL3は、様々なタイプのオーディオデータやタスクに適応するモデルを必要とする研究者や実務家のために開発されました。
仕組み
OpenL3 は、生の波形または事前に計算されたスペクトログラムのいずれかの形式で入力を受け付けます。モデルはこの入力を畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を通して処理し、短い時間フレームと周波数帯域の音から局所的な特徴を抽出します。これらの特徴は、音声の全体的な構造をコンパクトなベクトルに要約することを学習する、より深い層によって洗練される。OpenL3は、自己教師ありの目的で学習されます。つまり、大規模な手動ラベリングに頼ることなく、エンベッディング空間で類似したオーディオ信号をグループ化することを学習します。その結果、様々な分析タスクに使用できる方法で、オーディオの本質的な特徴を捉えたベクトルが得られます。
主な使用例
音楽推薦：* ベクトル表現を比較することで、類似した音響特性を持つ楽曲をマッチングするために広く使用されています。
環境音の分類: OpenL3 は、雨音、交通音、自然環境音など、異なる環境音の特徴を分析することで、それらを区別するのに役立ちます。
マルチモーダル分析: このモデルはオーディオビジュアル入力を扱うことができるため、そのベクトルは、音とビジュアルデータの両方が統合されたビデオタギングやコンテンツ検索のようなタスクをサポートします。
OpenL3は汎用性が高いため、一般的な音声解析に適していますが、音声パターンに特化したモデルもあります。Speech2Vecは、自然言語処理からヒントを得て、話し言葉やフレーズ間の関係を捉えます。
4.Speech2Vec
Speech2Vecは、Word2Vecのスキップグラムモデルやネガティブサンプリングのような自然言語処理の技術を応用して、音声セグメントのベクトル表現を生成する。Speech2Vecは、音声の詳細と、その根底にある言語情報の一部を捉えるために開発され、音声のセグメントを、音声コンテンツの比較や分析に使用できるベクトルに変換します。
仕組み
Speech2Vecは、まず連続音声を単語や短いフレーズなどの小さな単位に分割します。次に、言語モデルで使用されるスキップグラムアプローチに似た学習方法を採用します。この方法では、各スピーチセグメントを使用して、その前後のセグメントを予測します。この学習により、モデルは隣接するセグメント間の関係を学習し、自然な会話で単語がどのように発音され、どのように関係し合っているかを効果的に把握することができます。最終的な出力は、音声セグメントの音響的特徴と部分的な言語的特徴を表すベクトルの集合です。
主な使用例
音声言語理解：* 音声のニュアンスを捉えることで、音声認識システムの精度を向上させることができます。
話者ダイアライゼーション: Speech2Vecは、類似の音声セグメントをグループ化することで、録音中の異なる話者を区別することを支援します。
音声からテキストへの検索:埋め込みは、対応するテキストと音声コンテンツの整列を支援し、文字起こしシステムや関連する検索タスクの有効性を向上させます。
下流タスクのための音声前処理： ベクトルは、音声の本質的な側面を捉えることで、感情分析や言語翻訳などのさらなる処理のための効率的な入力特徴として機能します。
話し言葉を重視するSpeech2Vecとは異なり、VQ-VAEは離散的な音声表現を学習することで、異なるアプローチを取ります。この方法は、主要な特徴を保持しながら音声を圧縮・再構成するのに役立ちます。
5.VQ-VAE (ベクトル量子化変分オートエンコーダ)
VQ-VAE は、変分オートエンコーダのフレームワークをベクトル量子化と組み合わせて、オーディオの離散表現を学習するモデルです。VQ-VAEは、生のオーディオを連続ベクトルに直接マッピングする代わりに、オーディオを潜在空間に圧縮し、各連続ベクトルを固定コードブックからの離散コードに置き換える。この処理は音声データの複雑さを軽減するだけでなく、その本質的な特徴をコンパクトな形で捉える。
仕組み
VQ-VAE はまず、入力オーディオをエンコーダーに通し、信号を潜在的な表現に圧縮します。このエンコーダの連続出力は、あらかじめ決められたコードブックの最も近いエントリとマッチングすることで量子化され、離散コードのセットになります。これらのコードは後にデコーダによって元の音声信号を再構成するために使用される。モデルは、離散表現が入力の主要な特性を保持することを保証しながら、オリジナルと再構築されたオーディオの差を最小化するように訓練される。このアプローチは、冗長性を減らしながら、音声の主な特徴を捉えるベクトルを生成する。
主な使用例
オーディオ合成：* 離散潜在空間からサンプリングして新しいオーディオサンプルを生成するために使用されます。
データ圧縮：* 重要な情報を保持したままオーディオデータのサイズを縮小し、保存と伝送を効率化します。
**VQ-VAEによって生成されたベクトルは、音の分類、翻訳、またはコンパクトな音声表現を必要とする他のタスクのようなアプリケーションのためのロバストな入力特徴として機能します。
VQ-VAEは音声の圧縮と再構築に有用ですが、リアルタイムの音声分類に関しては、他のモデルの方が効率的です。YAMNetは、軽量なニューラルネットワークでオーディオイベントを素早く識別し、分類するように設計されています。
6.YAMNet
YAMNetはGoogleによって開発された音声埋め込みモデルで、MobileNetV1アーキテクチャに基づいている。AudioSetデータセットで事前にトレーニングされたYAMNetは、log-melスペクトログラムを入力として、音声を固定サイズの埋め込みベクトルに変換する。YAMNetの設計は、リアルタイムの音声解析に軽量で効率的なソリューションを提供することに重点を置いている。
仕組み
YAMNet はまず、生のオーディオをログメル・スペクトログラムに変換します。このスペクトログラムは、音声の本質的なタイミングと周波数の特性を捉えます。次に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）がスペクトログラムを処理し、倍音やリズム構造などの意味のあるパターンを抽出する。CNNはこれらのパターンを固定サイズのベクトルに圧縮し、これがオーディオクリップの埋め込みとなる。この設計により、YAMNetはコンピューティングリソースが限られたデバイスでも効果的に動作する。
主な使用例
オーディオイベントの検出：* 生成されたベクトルを比較することで、サイレン、犬の鳴き声、アラームなどのサウンド イベントを識別するために使用される。
環境音の分類： YAMNet は、都市環境や自然のシーンなどの環境音を分類するのに役立ちます。
エッジデバイスでのリアルタイム推論：軽量なアーキテクチャにより、スマートフォン、スマートスピーカー、IoTデバイスでのアプリケーションに適しています。
YAMNetはリアルタイムの音声分類に優れていますが、アプリケーションによっては音声サンプルの比較や区別が必要なものもあります。DeepSiameseネットワークは類似性メトリックの学習に特化しており、話者の検証などのタスクに役立ちます。
7.DeepSiamese
DeepSiameseは、オーディオサンプル間の類似性メトリクスを学習するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャである。ツインサブネットワークという、オーディオ入力のペアを同時に処理するためのパラメータを共有する同一のネットワークを採用している。その目的は、2つの入力の類似性や差異を捉えるベクトル表現を生成することである。
仕組み
DeepSiameseネットワークでは、ツインネットワークのそれぞれが1つのオーディオサンプルを処理し、ベクトルに変換する。モデルは対照的損失関数を使って学習される。この関数は、類似したオーディオサンプルのベクトルが埋め込み空間内で近接するように促し、一方、非類似のサンプルのベクトルは押し広げる。この方法は、ネットワークがオーディオ入力間の微妙な違いや類似性を学習するのを助け、音の比較や分類を容易にします。結果として得られるベクトルは、音響特性と文脈特性の両方を反映した、オーディオの類似性の定量的な尺度として機能する。
主な使用例
オーディオ類似度検索: ベクトル表現の近さに基づいてオーディオクリップをマッチングし、検索するシステムをサポートします。
話者検証: DeepSiameseネットワークは、2つの音声サンプルが同じ話者のものであるかどうかを、それらの埋め込みを比較することで判断するのに役立ちます。
Unsupervised Clustering: このモデルは、類似したオーディオセグメントのグループ化を支援し、大規模なオーディオデータセットの整理やさらなる分析に役立ちます。
DeepSiameseネットワークは音の比較に重点を置いていますが、実世界の状況下でロバストな音声処理を行うには、異なるアプローチが必要です。WavLMは、ノイズの多い環境でも信頼性の高い音声埋め込みを生成するように設計されている。
8.WavLM
WavLMは、マイクロソフトが開発した音声埋め込みモデルで、以前の自己教師付きアプローチを基に、音声のロバストな表現を生成する。WavLMは、ノイズの多い環境や、音声が重複している状況など、実世界の条件下でうまく機能するように設計されている。WavLMは、明瞭で孤立した音声のみに焦点を当てるのではなく、幅広い音響条件で学習されるため、困難なシナリオでも信頼性の高いベクトルを生成することができます。
仕組み
WavLMはまず、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で生の音声を処理し、短い時間フレームにおけるピッチの変化や音色の変化など、局所的な特徴を抽出します。これらの初期特徴は、次にオーディオ信号の広範なコンテキストを学習する変換器ベースのモジュールに渡されます。学習中、音声の一部はマスクされ、モデルは周囲のコンテキストに基づいて、欠落したセグメントを予測するように学習する。この戦略により、WavLM は長距離の依存関係をとらえ、バックグラウンドノイズやスピーカーの重なりによる歪みを処理することができます。最終的な結果は、音声の重要な側面を表すベクトルセットとなり、さまざまなアプリケーションのための強固な基盤となります。
主な使用例
ロバストな音声認識：* 騒がしい環境でも正確に音声を書き起こし、話し言葉を確実にテキストに変換します。
話者の識別: このモデルは、複数の音声が存在する場合でも、固有の音声特性を捉えることで、異なる話者を識別するのに役立ちます。
音声分離: WavLM は、会話中の個々の話者を区別するなど、混合された音声ソースを分離する必要があるタスクをサポートします。
下流アプリケーションの前処理： ベクトルは、言語理解や感情分析のようなタスクの効果的な入力特徴として機能し、さらなる処理のために複雑な音声データを簡素化します。
WavLMは厳しい条件下での音声認識を向上させますが、タスクによっては音声とテキスト表現をリンクさせる必要があります。MUSE は、クロスモーダルなアプリケーションのために、音声をテキスト表現と整合させることで、このギャップを埋めます。
9.MUSE
MUSE (Multimodal Universal Speech Encoder)は、結合ベクトル表現を生成することにより、音声とテキストのギャップを埋めるように設計されている。MUSEは、音声とテキストを一致させるために開発され、音声とテキストを対にして学習します。この共同学習により、音声の音響的特性と単語の意味的特性の両方を捉えたベクトルを生成するようになり、クロスモーダルな理解を必要とするアプリケーションに役立ちます。
仕組み
MUSEは、音声を専用のニューラルネットワークでエンコードすると同時に、対応するテキストを処理することで、ペアデータを処理します。このモデルは、関連する音声とテキストのペア間の差を最小化することで、共有埋め込み空間においてこれら2つのモダリティを整列させるように学習します。この学習戦略により、どちらかのモダリティの類似コンテンツが、近傍のベクトルにマッピングされることが保証される。最終的な出力は、音声とその書き起こしの特性を組み合わせたベクトル集合であり、音声と言語情報の両方が重要なタスクを容易にする。
主な使用例
クロスモーダル検索：* 音声クリップとテキストクエリ、またはその逆のマッチングに使用され、記述された説明に基づいて音声コンテンツを検索するシステムをサポートします。
マルチモーダル推薦：* 音声とテキストの特徴を組み合わせることで、このモデルは複数のデータタイプに基づいたコンテンツを提案する推薦システムを強化します。
マルチモーダル推薦：*音声とテキストの特徴を組み合わせることで、このモデルは、複数のデータタイプに基づいてコンテンツを提案する推薦システムを強化する。
下流タスクのための前処理：* ジョイント埋め込みは、翻訳、感情分析、言語理解などのさらなるアプリケーションのためのロバストな入力として機能します。
MUSEは音声からテキストへのアライメントを可能にしますが、いくつかのモデルは複数のデータタイプを組み込むことでさらに進化します。CLAPは、音声を視覚情報やテキスト情報と接続することで、この概念を拡張し、マルチモーダル学習をサポートします。
10.CLAP (音声-視覚事前訓練の対照学習)
CLAP は、音声を視覚データやテキストデータと整合させるために対照学習を採用した音声埋め込みモデルである。ゼロショット分類](https://zilliz.com/learn/what-is-zero-shot-learning)とマルチモーダル検索をサポートするために開発されたCLAPは、意味的に関連する音声、テキスト、画像が近くにマッピングされる共同埋め込み空間を作成する。この共有空間により、モデルはタスクに特化した大規模なトレーニングを行うことなく、異なるモダリティ間で効果的に動作することができる。
仕組み
CLAPは、音声と、テキストの説明や画像などの対応するメタデータを含むペアデータで学習される。このモデルは、対照的な損失関数を使用して、関連するペアの埋め込みが類似するように促す一方で、関連しないペアの埋め込みを引き離します。実際には、音声入力は専用のニューラルネットワークで処理されてベクトル表現が生成され、テキストや画像の入力は別のネットワークで処理されて対応するベクトルが生成される。学習目的は、これらのベクトルを共通の空間に整列させ、音声表現がその固有の内容と他のモダリティとの関係の両方を捉えることを保証する。
主な使用例
ゼロショット音声分類：大規模なラベル付きデータセットがなくても、推論用の結合埋め込み空間を使用して、システムが音声コンテンツを分類することを可能にします。
**CLAPはオーディオクリップと関連する画像やテキストとのマッチングをサポートしており、検索や推薦のアプリケーションに有用です。
マルチモーダル推薦：*このモデルは、オーディオ、ビジュアル、テキストの組み合わせに基づくコンテンツの提案を支援する。
CLAPでは、音声をテキストや画像と関連付けて理解することができ、マルチモーダルエンベッディングの可能性を強調している。
ベクターデータベースによる音声類似度検索
オーディオ埋め込みモデルは音の数値表現を生成しますが、これらの表現は効率的に保存、比較、検索できる場合にのみ有用です。何百万もの高次元ベクトルを検索するには、大規模な類似性比較をリアルタイムで処理できるシステムが必要です。そこで、ベクトルデータベースの登場です。
Milvus](https://milvus.io/)のようなベクトルデータベースは、埋め込みを効率的に管理・検索するために必要なインフラを提供します。これらのデータベースは、近似最近傍（ANN）検索技術を使用して、生のオーディオファイルをスキャンすることなく、類似したオーディオクリップを素早く検索し、スケーラブルで実用的な処理を実現します。
例えば、音楽推薦システムでは、楽曲の埋め込みをデータベースと比較し、類似した特徴を持つ楽曲を見つける。セキュリティアプリケーションでは、監視システムから入力される音声を、保存されている埋め込みデータと照合して、アラーム音やガラスが割れる音などの特定の音を検出することができます。
このプロセスには以下が含まれます：
1.**HNSW](https://zilliz.com/learn/hierarchical-navigable-small-worlds-HNSW)グラフやInverted File(IVF)インデクシングのような、検索速度を最適化するためのインデクシング手法を用いて、音声ベクトルを構造化された形式で格納します。
2.類似検索: 余弦類似度やユークリッド距離のような類似性メトリックを使用して、新しいオーディオクリップの埋め込みと保存されたベクトルを比較し、最も近い一致を見つけます。
3.アプリケーションの統合:音声検索、コンテンツ推薦、異常検知などのタスクに検索結果を使用する。
ベクトルデータベースがなければ、埋め込みだけでは大規模な音声検索には実用的ではない。この2つを組み合わせることで、システムは関連する音声を迅速に処理・検索し、リアルタイムアプリケーションの精度とスケーラビリティを向上させることができます。
結論
音声埋め込みモデルは、複雑な音声データを単純化し、機械が音声を効率的に分析、比較することを容易にします。音声認識、音楽分類、環境音検出などのアプリケーションで威力を発揮するが、ベクターデータベースと組み合わせたときに最も効果を発揮する。これらのデータベースは、高速でスケーラブルな類似性検索を可能にし、システムが波形全体を処理することなく、関連する音声を取得することを可能にします。
音声ベースのアプリケーション、自動テープ起こし、コンテンツ推薦が成長するにつれ、大規模な音声データセットを効率的に管理することが不可欠になっています。エンベッディングモデルとベクトル検索を組み合わせることで、オーディオ駆動システムの正確性、応答性、スケーラビリティを確保し、将来のよりインテリジェントな音声分析への道を開きます。
Denis KuriaDenis is a machine learning engineer who enjoys writing guides to help other developers. He has a bachelor's in computer science and loves hiking and exploring the world.
