预训练语音模型的三大预测方法

预训练语音模型的三大预测方法

在当今的计算机科学与人工智能领域，预训练语音模型以其卓越的性能和广泛的应用前景，成为了研究者和开发者们关注的焦点。这些模型通过大规模数据的自监督学习，能够抽取出语音信号中的深层特征，并在各种下游任务中展现出强大的泛化能力。本文将带您深入了解预训练语音模型的三大预测方法：自回归预测、随机掩码预测及上下文预测。

一、自回归预测方法

自回归预测方法，顾名思义，是利用前文的信息来预测当前及后文的内容。这种方法在预训练语音模型中十分常见，其代表模型包括CPC（Contrastive Predictive Coding）及其改进版本Modified CPC。

• CPC模型：CPC模型首先将语音信号分成多个段，并输入到CNN模型中抽取特征。然后，利用GRU（或LSTM等循环神经网络）层获取带有时序信息的输出C。通过当前时刻t的Ct，模型尝试预测后续k个时刻的CNN层输出Zt+k。CPC的Loss函数是一个contrastive loss，旨在使预测值更接近真实值，同时远离其他负样本。
• Modified CPC：作为CPC的改进版本，Modified CPC在多个方面进行了优化，包括使用channel wise normalization替代batch normalization、将预测网络由