論文の概要: Augmentation adversarial training for self-supervised speaker recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12085v3
• Date: Fri, 30 Oct 2020 16:12:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 13:24:21.265536
• Title: Augmentation adversarial training for self-supervised speaker recognition
• Title（参考訳）: 自己教師型話者認識のための強化対人訓練
• Authors: Jaesung Huh, Hee Soo Heo, Jingu Kang, Shinji Watanabe, Joon Son Chung
• Abstract要約: 話者ラベルのない頑健な話者認識モデルを訓練する。 VoxCelebとVOiCESデータセットの実験は、セルフスーパービジョンを使用した以前の作業よりも大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.47756927090593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of this work is to train robust speaker recognition models without speaker labels. Recent works on unsupervised speaker representations are based on contrastive learning in which they encourage within-utterance embeddings to be similar and across-utterance embeddings to be dissimilar. However, since the within-utterance segments share the same acoustic characteristics, it is difficult to separate the speaker information from the channel information. To this end, we propose augmentation adversarial training strategy that trains the network to be discriminative for the speaker information, while invariant to the augmentation applied. Since the augmentation simulates the acoustic characteristics, training the network to be invariant to augmentation also encourages the network to be invariant to the channel information in general. Extensive experiments on the VoxCeleb and VOiCES datasets show significant improvements over previous works using self-supervision, and the performance of our self-supervised models far exceed that of humans.
• Abstract（参考訳）: この研究の目的は、話者ラベルなしで堅牢な話者認識モデルを訓練することである。 教師なし話者表現(unsupervised speaker representations)に関する最近の研究は、発話内埋め込みが類似し、発話間埋め込みが類似することを奨励する、対照的な学習に基づいている。 しかし、発話内セグメントは同じ音響特性を持っているため、話者情報をチャンネル情報から分離することは困難である。 そこで本研究では,ネットワークが話者情報に対して識別的になるように訓練し,適用される拡張性に不変な強化学習戦略を提案する。 拡張は音響特性をシミュレートするので、拡張に不変であるようにネットワークを訓練することで、ネットワークが一般にチャネル情報に不変になるように促す。 voxcelebとvoicesデータセットに関する広範な実験では、従来のセルフスーパービジョンによる作業よりも大幅に改善されています。

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