論文の概要: A Pyramid Recurrent Network for Predicting Crowdsourced Speech-Quality Ratings of Real-World Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15797v1
• Date: Fri, 31 Jul 2020 01:46:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 06:20:48.692811
• Title: A Pyramid Recurrent Network for Predicting Crowdsourced Speech-Quality Ratings of Real-World Signals
• Title（参考訳）: 実世界信号のクラウドソーシング音声品質評価予測のためのピラミッドリカレントネットワーク
• Authors: Xuan Dong and Donald S. Williamson
• Abstract要約: 我々は,人間の聴取者によって評価された実世界の音声信号の知覚的品質を収集し,予測する。 我々は,注目機構を備えたピラミッド双方向長期記憶(pBLSTM)ネットワークを用いて,人間の品質評価を予測する新しい手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.49276680317304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The real-world capabilities of objective speech quality measures are limited since current measures (1) are developed from simulated data that does not adequately model real environments; or they (2) predict objective scores that are not always strongly correlated with subjective ratings. Additionally, a large dataset of real-world signals with listener quality ratings does not currently exist, which would help facilitate real-world assessment. In this paper, we collect and predict the perceptual quality of real-world speech signals that are evaluated by human listeners. We first collect a large quality rating dataset by conducting crowdsourced listening studies on two real-world corpora. We further develop a novel approach that predicts human quality ratings using a pyramid bidirectional long short term memory (pBLSTM) network with an attention mechanism. The results show that the proposed model achieves statistically lower estimation errors than prior assessment approaches, where the predicted scores strongly correlate with human judgments.
• Abstract（参考訳）: 目的語質尺度の現実的能力は,(1)実環境を適切にモデル化しない模擬データから,(2)主観的評価と強く相関しない客観的スコアを推定することにより,制限される。 さらに、リスナー品質評価を伴う現実世界の信号の大規模なデータセットは、現在存在しないため、現実世界の評価が容易になる。 本稿では,人間の聞き手によって評価される実世界の音声信号の知覚的品質を収集し,予測する。 まず,2つの実世界のコーパス上でクラウドソースによる聞き取り調査を行い,質の高い評価データセットを収集した。 さらに、注目機構を備えたピラミッド双方向長期記憶(pBLSTM)ネットワークを用いて、人間の品質評価を予測する新しい手法を開発した。 その結果,予測スコアが人的判断と強く相関する従来の評価手法よりも統計的に低い推定誤差が得られた。

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