¿Qué es HuBERT?

HuBERT (Hidden-Unit BERT) es un modelo para aprender representaciones de voz sin usar datos anotados (aprendizaje auto-supervisado). Se entrena con señales de audio, intentando predecir unidades discretas ocultas (características de audio agrupadas), lo que permite al modelo capturar eficazmente información fonética y acústica.

HuBERT se aplica en tareas de reconocimiento de voz, mejora de la calidad de audio y otras tareas de procesamiento de voz, a menudo superando a los métodos tradicionales, especialmente cuando hay datos anotados limitados.

Un ejemplo de uso de HuBERT es el preentrenamiento del modelo en un gran corpus de audio, seguido de un ajuste fino para una tarea específica de ASR (Reconocimiento Automático de Voz).