AudioLM (말하고 듣기 가능한 LM) 에 대하여

 

 

AudioLM 에 대하여

오디오 데이터를 다루는 자연어 처리 분야에서는 오디오 데이터를 텍스트로 변환하거나 텍스트를 오디오로 변환하는 작업이 많이 연구되고 있습니다. 이러한 작업들은 오디오와 텍스트 간의 매핑을 학습하는 것이 중요한데, 이를 위해 오디오와 텍스트를 동시에 다룰 수 있는 언어 모델이 필요합니다. 이런 모델을 AudioLM이라고 부르는데, AudioLM은 오디오와 텍스트를 하나의 시퀀스로 취급하고, 오디오와 텍스트 간의 상호 의존성을 학습하는 언어 모델입니다.

AudioLM은 기존의 텍스트 기반 언어 모델과 비슷한 구조를 가지고 있습니다. 오디오와 텍스트를 각각 임베딩 벡터로 변환하고, 이 벡터들을 연결하여 하나의 시퀀스를 만듭니다. 그리고 이 시퀀스를 양방향으로 인코딩하고, 마스크드 랭귀지 모델링(Masked Language Modeling)이나 넥스트 센턴스 프리딕션(Next Sentence Prediction)과 같은 목적 함수로 학습합니다. 이렇게 학습된 AudioLM은 오디오와 텍스트 간의 의미적인 관계를 파악할 수 있으며, 오디오-텍스트 변환, 오디오 요약, 오디오 검색 등 다양한 downstream task에 적용할 수 있습니다.

AudioLM은 오디오와 텍스트 간의 매핑을 학습하는 새로운 방법으로, 기존의 end-to-end 방식보다 더 효율적이고 유연한 모델입니다. AudioLM은 오디오와 텍스트의 도메인과 언어에 상관없이 일반화할 수 있으며, 다양한 형태의 오디오와 텍스트 데이터를 활용할 수 있습니다. AudioLM은 오디오 데이터를 다루는 자연어 처리 분야에 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대됩니다.