論文の概要: Multi-task Learning for Speaker Verification and Voice Trigger Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10816v1
• Date: Sun, 26 Jan 2020 21:19:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 19:08:18.033438
• Title: Multi-task Learning for Speaker Verification and Voice Trigger Detection
• Title（参考訳）: 話者検証と音声トリガー検出のためのマルチタスク学習
• Authors: Siddharth Sigtia, Erik Marchi, Sachin Kajarekar, Devang Naik, John Bridle
• Abstract要約: 両タスクを共同で行うための1つのネットワークのトレーニングについて検討する。 本研究では,数千時間のラベル付きトレーニングデータを用いてモデルを訓練する大規模実証的研究を提案する。 以上の結果から,学習表現において,両話者情報を符号化できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.51531434428444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic speech transcription and speaker recognition are usually treated as separate tasks even though they are interdependent. In this study, we investigate training a single network to perform both tasks jointly. We train the network in a supervised multi-task learning setup, where the speech transcription branch of the network is trained to minimise a phonetic connectionist temporal classification (CTC) loss while the speaker recognition branch of the network is trained to label the input sequence with the correct label for the speaker. We present a large-scale empirical study where the model is trained using several thousand hours of labelled training data for each task. We evaluate the speech transcription branch of the network on a voice trigger detection task while the speaker recognition branch is evaluated on a speaker verification task. Results demonstrate that the network is able to encode both phonetic \emph{and} speaker information in its learnt representations while yielding accuracies at least as good as the baseline models for each task, with the same number of parameters as the independent models.
• Abstract（参考訳）: 音声の自動書き起こしと話者認識は通常、相互依存であっても別個のタスクとして扱われる。 本研究では,一つのネットワーク上で協調してタスクを遂行する訓練について検討する。 教師付きマルチタスク学習装置でネットワークを訓練し、ネットワークの音声書き起こし分岐を訓練して音声接続性時間分類(CTC)損失を最小限に抑えるとともに、ネットワークの話者認識分岐を訓練し、入力シーケンスを正しい話者ラベルにラベル付けする。 本稿では,各タスクに対するラベル付きトレーニングデータ数千時間を用いて,モデルをトレーニングする大規模実証研究を行う。 話者認証タスクでは話者認識部が評価される一方、音声トリガ検出タスクではネットワークの音声書き起こし部が評価される。 その結果、ネットワークは、各タスクのベースラインモデルと同等以上の精度を、独立モデルと同一数のパラメータで生成しながら、学習した表現に両方の音素的なemph{and}話者情報をエンコードできることを示した。

関連論文リスト

• Empowering Whisper as a Joint Multi-Talker and Target-Talker Speech Recognition System [73.34663391495616]
  本稿では,複数話者と目標話者の音声認識タスクを併用する先駆的手法を提案する。 具体的には、Whisperを凍結し、Sidecarセパレータをエンコーダに差し込み、複数の話者に対する混合埋め込みを分離する。 AishellMix Mandarin データセット上で,マルチストーカー ASR 上で許容できるゼロショット性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-13T09:28:24Z)
• DASB -- Discrete Audio and Speech Benchmark [12.02056212008393]
  我々は、様々なタスクで離散オーディオトークンをベンチマークするためのリーダーボードである、離散オーディオおよび音声ベンチマーク(DASB)をリリースする。 その結果, 意味トークンは, 識別的, 生成的タスクにおいて, 圧縮トークンよりも優れていた。 しかし、セマンティックトークンと標準的な連続表現の間のパフォーマンスのギャップは依然として大きい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:23:27Z)
• Leveraging Visual Supervision for Array-based Active Speaker Detection and Localization [3.836171323110284]
  簡単な音声畳み込みリカレントニューラルネットワークにより,水平型アクティブ話者検出と局所化を同時に行うことができることを示す。 本稿では,生徒の学習アプローチを取り入れた,自己指導型学習パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T16:53:04Z)
• Learning Speech Representation From Contrastive Token-Acoustic Pretraining [57.08426714676043]
  本研究では、2つのエンコーダを用いて音素と音声を複数モーダル空間に導入するCTAP(Contrastive Token-Acoustic Pretraining)を提案する。 提案したCTAPモデルは、210k音声と音素ペアで訓練され、最小教師付きTS、VC、ASRを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T12:35:43Z)
• Self-supervised Fine-tuning for Improved Content Representations by Speaker-invariant Clustering [78.2927924732142]
  話者不変クラスタリング(Spin)を自己教師付き学習手法として提案する。 Spinは、単一のGPU上で45分間の微調整で、スピーカー情報を切り離し、コンテンツ表現を保存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T15:59:36Z)
• Improved Relation Networks for End-to-End Speaker Verification and Identification [0.0]
  話者識別システムは、少数のサンプルが与えられた一連の登録話者の中から話者を識別する。 話者検証と少数ショット話者識別のための改良された関係ネットワークを提案する。 話者検証におけるプロトタイプネットワークの利用に触発されて、トレーニングセットに存在するすべての話者のうち、現在のエピソードのサンプルを分類するようにモデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T17:44:04Z)
• Multi-task Learning with Cross Attention for Keyword Spotting [8.103605110339519]
  キーワードスポッティング(KWS)は音声アプリケーションにとって重要な手法であり、ユーザーはキーワード句を話すことでデバイスをアクティベートすることができる。 学習基準(音素認識)と目標課題(KWS)との間にはミスマッチがある 近年,KWS にマルチタスク学習を適用し,ASR と KWS のトレーニングデータを活用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T22:38:16Z)
• Streaming Multi-talker Speech Recognition with Joint Speaker Identification [77.46617674133556]
  SURITは、音声認識と話者識別の両方のバックボーンとして、リカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)を採用しています。 Librispeechから派生したマルチストーカーデータセットであるLibrispeechデータセットに関するアイデアを検証し、奨励的な結果を提示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T18:37:33Z)
• FragmentVC: Any-to-Any Voice Conversion by End-to-End Extracting and Fusing Fine-Grained Voice Fragments With Attention [66.77490220410249]
  本稿では、Wav2Vec 2.0から、音源話者からの発声の潜在音声構造を求めるFragmentVCを提案する。 FragmentVCは、ターゲット話者発話からきめ細かい音声断片を抽出し、所望の発話に融合することができる。 提案手法は, コンテンツと話者情報との絡み合いを考慮せずに, 再構成損失を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T09:21:03Z)
• Semi-supervised Learning for Multi-speaker Text-to-speech Synthesis Using Discrete Speech Representation [125.59372403631006]
  マルチ話者テキスト音声(TTS)のための半教師付き学習手法を提案する。 マルチスピーカTTSモデルは、離散音声表現を備えたエンコーダデコーダフレームワークを用いて、未転写音声から学習することができる。 提案した半教師あり学習手法は,音声データの一部がうるさい場合にも有効であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-16T15:47:11Z)
• Untangling in Invariant Speech Recognition [17.996356271398295]
  我々は、音声を認識するために訓練されたニューラルネットワークの中で、情報を解き放つ方法を研究する。 話者固有のニュアンス変動はネットワーク階層によって排除されるのに対し、タスク関連特性は後続の層で解消される。 計算の各段階におけるタスク関連特徴を効率よく抽出することにより,深部表現が時間的アンハングリングを行うことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-03T20:48:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。