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Wav2Vec-BERT(2021)技术综述
资料介绍
Wav2Vec-BERT是2021年提出的一种结合语音预训练模型Wav2Vec 2.0与自然语言处理模型BERT架构的混合模型，旨在通过跨模态学习提升语音理解与语义建模能力。该模型创新性地将语音信号的声学特征与文本语义表示进行深度融合，为语音识别、语音理解等任务提供了新的技术路径。
一、核心技术架构
1.1 双模态特征提取
模型采用双分支结构分别处理语音和文本数据：
· 语音分支：基于Wav2Vec 2.0的预训练框架，通过CNN特征提取器将原始音频波形转换为上下文相关的声学特征向量，经过Transformer编码器输出语音语义表示。
· 文本分支：采用BERT的Transformer架构，对文本序列进行双向编码，生成文本语义向量。
1.2 跨模态融合机制
通过以下方式实现语音-文本特征的交互：
· 注意力机制：引入跨模态注意力层，使语音特征与文本特征能够动态交互，捕捉两者间的语义关联。
· 特征拼接：将经过注意力融合的语音特征与文本特征拼接后，输入到下游任务分类器。
二、预训练策略
2.1 自监督学习任务
模型在预训练阶段设计了多任务目标：
· 语音掩码预测：借鉴Wav2Vec 2.0的掩码机制，随机掩码部分语音特征并预测其原始值。
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| Wav2Vec-BERT(2021)技术综述.docx | 15K |
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