論文の概要: Improving Multi-Scale Aggregation Using Feature Pyramid Module for Robust Speaker Verification of Variable-Duration Utterances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03194v4
• Date: Thu, 6 Aug 2020 06:09:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 22:45:10.940001
• Title: Improving Multi-Scale Aggregation Using Feature Pyramid Module for Robust Speaker Verification of Variable-Duration Utterances
• Title（参考訳）: 可変デュレーション発話のロバスト話者検証のための特徴ピラミッドモジュールを用いたマルチスケールアグリゲーションの改善
• Authors: Youngmoon Jung, Seong Min Kye, Yeunju Choi, Myunghun Jung, Hoirin Kim
• Abstract要約: トップダウン経路と横方向接続を介して複数の層から特徴の話者識別情報を強化するモジュールを提案する。 短い発話と長い発話の両方において、最先端のアプローチよりも優れたパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.887661651035712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Currently, the most widely used approach for speaker verification is the deep speaker embedding learning. In this approach, we obtain a speaker embedding vector by pooling single-scale features that are extracted from the last layer of a speaker feature extractor. Multi-scale aggregation (MSA), which utilizes multi-scale features from different layers of the feature extractor, has recently been introduced and shows superior performance for variable-duration utterances. To increase the robustness dealing with utterances of arbitrary duration, this paper improves the MSA by using a feature pyramid module. The module enhances speaker-discriminative information of features from multiple layers via a top-down pathway and lateral connections. We extract speaker embeddings using the enhanced features that contain rich speaker information with different time scales. Experiments on the VoxCeleb dataset show that the proposed module improves previous MSA methods with a smaller number of parameters. It also achieves better performance than state-of-the-art approaches for both short and long utterances.
• Abstract（参考訳）: 現在、話者検証の最も広く使われているアプローチは、深い話者埋め込み学習である。 本研究では,話者特徴抽出器の最後の層から抽出した単音階特徴をプールすることで,話者埋め込みベクトルを得る。 特徴抽出器の異なる層からのマルチスケール特徴を利用するマルチスケールアグリゲーション (MSA) が最近導入され, 可変重畳発話の性能が向上している。 任意の持続時間の発話に対するロバスト性を高めるために,特徴ピラミッドモジュールを用いてmsaを改善した。 このモジュールは、トップダウン経路と横接続を介して複数の層から特徴の話者識別情報を強化する。 時間スケールの異なるリッチな話者情報を含む拡張機能を用いて話者埋め込みを抽出する。 VoxCelebデータセットの実験では、提案されたモジュールはパラメータの少ない以前のMSAメソッドを改善している。 また、短い発話と長い発話の両方に対して最先端のアプローチよりも優れたパフォーマンスを実現する。

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