Что такое Wav2Vec 2.0 и self-supervised pretraining?

Wav2Vec 2.0 — это модель для обработки аудио, разработанная для распознавания речи. Она использует подход self-supervised pretraining, то есть предварительное обучение без разметки данных.

Self-supervised pretraining означает, что модель учится извлекать полезные представления из необработанных аудиоданных без явных меток (транскрипций). В Wav2Vec 2.0 это достигается путем маскировки частей аудиосигнала и задачи восстановления этих частей, что позволяет модели понять структуру звука.

После такого предварительного обучения модель можно дообучить на небольшом количестве размеченных данных для конкретной задачи распознавания речи, что значительно повышает эффективность и снижает потребность в больших размеченных датасетах.

Таким образом, Wav2Vec 2.0 сочетает мощное представление аудио с эффективным обучением, что делает его популярным в современных системах ASR (автоматического распознавания речи).