論文の概要: Vector-quantized neural networks for acoustic unit discovery in the ZeroSpeech 2020 challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09409v2
• Date: Wed, 19 Aug 2020 12:41:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 14:26:56.072591
• Title: Vector-quantized neural networks for acoustic unit discovery in the ZeroSpeech 2020 challenge
• Title（参考訳）: ZeroSpeech 2020チャレンジにおける音響ユニット検出のためのベクトル量子ニューラルネットワーク
• Authors: Benjamin van Niekerk, Leanne Nortje, Herman Kamper
• Abstract要約: 音声の離散表現を学習する問題に対処する2つのニューラルモデルを提案する。 第1モデルはベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)の一種である。 第2のモデルはベクトル量子化と対比予測符号化(VQ-CPC)を組み合わせる 我々は、ZeroSpeech 2020チャレンジにおいて、英語とインドネシア語のデータをモデルとして評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.114011076658237
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we explore vector quantization for acoustic unit discovery. Leveraging unlabelled data, we aim to learn discrete representations of speech that separate phonetic content from speaker-specific details. We propose two neural models to tackle this challenge - both use vector quantization to map continuous features to a finite set of codes. The first model is a type of vector-quantized variational autoencoder (VQ-VAE). The VQ-VAE encodes speech into a sequence of discrete units before reconstructing the audio waveform. Our second model combines vector quantization with contrastive predictive coding (VQ-CPC). The idea is to learn a representation of speech by predicting future acoustic units. We evaluate the models on English and Indonesian data for the ZeroSpeech 2020 challenge. In ABX phone discrimination tests, both models outperform all submissions to the 2019 and 2020 challenges, with a relative improvement of more than 30%. The models also perform competitively on a downstream voice conversion task. Of the two, VQ-CPC performs slightly better in general and is simpler and faster to train. Finally, probing experiments show that vector quantization is an effective bottleneck, forcing the models to discard speaker information.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音響単位発見のためのベクトル量子化について検討する。 本研究の目的は,音声内容と話者固有の詳細を分離した音声の離散表現を学習することである。 この課題に対処する2つのニューラルモデルを提案する。どちらもベクトル量子化を用いて連続的な特徴を有限個のコードにマッピングする。 最初のモデルはベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)の一種である。 vq-vaeは音声波形を再構成する前に音声を離散単位列に符号化する。 第2のモデルはベクトル量子化と対比予測符号化(VQ-CPC)を組み合わせる。 将来の音響単位を予測することによって音声表現を学習する。 我々は、ZeroSpeech 2020チャレンジにおいて、英語とインドネシア語のデータのモデルを評価する。 ABX電話の差別テストでは、どちらのモデルも2019年と2020年の課題への応募よりも優れており、相対的な改善は30%以上である。 モデルは下流の音声変換タスクでも競合的に機能する。 2つのうち、VQ-CPCは概して若干性能が良く、訓練も簡単で高速である。 最後に、探索実験によりベクトル量子化が効果的なボトルネックとなり、モデルに話者情報を捨てさせることが示されている。

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