音声および話声特徴の抽出手法は、数十年前に遡るスペクトル解析の先駆的研究以来、長年にわたり研究されてきた。近年の取り組みは、汎用的な音声表現を構築することを目的としている。たとえば、大規模な音声データセット上で学習された深層ニューラルネットワークは、最適な埋め込み表現を抽出可能である。本研究では、自己教師学習に基づく既存手法をブートストラップによって拡張し、さまざまなエンコーダー構造を提案し、異なる事前学習データセットを用いることの影響を検討した。さらに、手作業で設計された特徴とデータ駆動型の学習特徴を統合する新たなハイブリッド音声表現を導くための訓練フレームワークを提示した。提案されたすべての表現は、HEAR NeurIPS 2021チャレンジにおける聴覚シーン分類およびタイムスタンプ検出タスクにおいて評価された。その結果、畳み込み型トランスフォーマーをエンコーダーとして用いたハイブリッドモデルが、多数のHEARチャレンジタスクにおいて優れた性能を示した。