HuBERT是一種自監督語音表示學習模型，旨在通過預測被掩碼區域的聲學特徵來學習語音信號中的聲學和語言信息。以下是HuBERT模型的主要特點和組成部分：
Masked Prediction Loss：
HuBERT模型只在掩碼區域套用預測損失，這迫使模型基於連續的輸入學習聲學和語言的組合模型。這種做法類似於BERT模型中的masked language modeling，但套用於聲學特徵，如MFCC。
聚類標籤生成：
使用k-means等聚類算法對未掩碼區域的聲學特徵進行聚類，生成偽標籤。這些標籤用於監督掩碼區域的預測任務。
疊代精煉：
HuBERT通過疊代的方式精煉其內部表示。在每個疊代中，模型使用前一個疊代生成的標籤進行訓練，從而逐步改進其內部表示。
模型架構：
HuBERT採用類似wav2vec 2.0的架構，包括卷積波形編碼器、BERT編碼器、投影層和代碼嵌入層。這種架構使得HuBERT能夠從原始波形中學習到高級的語音表示。
監督微調：
在預訓練之後，HuBERT使用連線主義時間分類（CTC）損失進行監督微調，以適應具體的語音識別任務。在微調過程中，卷積編碼器保持凍結，不參與訓練，而projection layer被移除，用一個隨機初始化的softmax層代替。
實驗結果：
實驗表明，HuBERT在各種語音識別基準上取得了與wav2vec 2.0類似或更好的性能。這證明了HuBERT在自監督語音表示學習領域的有效性。
綜上所述，HuBERT通過其獨特的訓練方式和架構設計，成功地從原始語音數據中學習到了高質量的聲學和語言表示，為語音識別等任務提供了強大的支持。