To systematically explore the SSL paradigm for speech-related tasks, the Speech processing Universal PERformance Benchmark (SUPERB) [1]} is proposed. It evaluates the performance of a shared model across a wide range of speech processing tasks including phoneme recognition, ASR, speaker identification, automatic speaker verification, speaker diarization, intent classification, slot filling and emotion recognition, with minimal architecture changes and labeled data.

Для систематического исследования парадигмы SSL в задачах, связанных со звуком, предлагается модель оценки универсальной производительности обработки речи (SUPERB) [1]. Она оценивает эффективность общей модели в широком спектре задач обработки речи, включая распознавание фонем, ASR, идентификацию диктора, автоматическую верификацию диктора, диаризацию дикторов, классификацию намерений, заполнение слотов и классификацию эмоций, минимизируя изменения архитектуры и помеченные данные.