S-JEPA : Soft Clustering Anchors for Self-Supervised Speech Representation Learning
S-JEPA:用于自监督语音表示学习的软聚类锚点
机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; New York University(纽约大学) ; James Silberrad Brown Center for AI(詹姆斯·西尔伯拉德·布朗人工智能中心) ; Columbia University(哥伦比亚大学) ; Northeastern University(东北大学) ; Stanford University(斯坦福大学) ; Amazon GenAI(亚马逊生成式人工智能)
AI总结 提出S-JEPA,通过KL散度匹配高斯混合模型的软后验概率训练编码器-预测器对,无需离线重聚类或教师蒸馏,在SUPERB协议下以低于90M参数取得最低WER,并建立新的帕累托前沿。