論文の概要: Temporarily-Aware Context Modelling using Generative Adversarial Networks for Speech Activity Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01546v1
• Date: Thu, 2 Apr 2020 02:33:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 10:05:26.135590
• Title: Temporarily-Aware Context Modelling using Generative Adversarial Networks for Speech Activity Detection
• Title（参考訳）: 音声活動検出のためのジェネレーティブ・ディバーショナル・ネットワークを用いた時間的コンテキストモデリング
• Authors: Tharindu Fernando, Sridha Sridharan, Mitchell McLaren, Darshana Priyasad, Simon Denman, Clinton Fookes
• Abstract要約: 音声活動検出(SAD)のための新しい共同学習フレームワークを提案する。 我々は、生成した敵対的ネットワークを利用して、次の音声セグメントと共にフレームワイド音声/非音声分類の共用予測のための損失関数を自動学習する。 NIST OpenSAT' 17 や AMI Meeting,HAVIC など,複数の公開ベンチマーク上で提案するフレームワークの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.662221486962274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel framework for Speech Activity Detection (SAD). Inspired by the recent success of multi-task learning approaches in the speech processing domain, we propose a novel joint learning framework for SAD. We utilise generative adversarial networks to automatically learn a loss function for joint prediction of the frame-wise speech/ non-speech classifications together with the next audio segment. In order to exploit the temporal relationships within the input signal, we propose a temporal discriminator which aims to ensure that the predicted signal is temporally consistent. We evaluate the proposed framework on multiple public benchmarks, including NIST OpenSAT' 17, AMI Meeting and HAVIC, where we demonstrate its capability to outperform state-of-the-art SAD approaches. Furthermore, our cross-database evaluations demonstrate the robustness of the proposed approach across different languages, accents, and acoustic environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声活動検出(SAD)のための新しいフレームワークを提案する。 音声処理領域におけるマルチタスク学習手法の成功に触発されて,SADのための新しい共同学習フレームワークを提案する。 本稿では,生成型adversarial networkを用いて,フレーム毎の音声/非音声分類と次の音声セグメントの同時予測のための損失関数を自動学習する。 入力信号内の時間的関係を利用するために,予測信号の時間的一貫性を確保することを目的とした時間的判別器を提案する。 NIST OpenSAT' 17 や AMI Meeting や HAVIC など,複数の公開ベンチマーク上で提案するフレームワークを評価し,最先端の SAD アプローチより優れていることを示す。 さらに,提案手法が様々な言語,アクセント,音響環境にまたがって頑健であることを示す。

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