論文の概要: Attentive Fusion Enhanced Audio-Visual Encoding for Transformer Based Robust Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02686v1
• Date: Thu, 6 Aug 2020 14:39:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 08:04:26.146931
• Title: Attentive Fusion Enhanced Audio-Visual Encoding for Transformer Based Robust Speech Recognition
• Title（参考訳）: 変圧器を用いたロバスト音声認識のためのアテンテーティブフュージョン強化オーディオ-ビジュアル符号化
• Authors: Liangfa Wei, Jie Zhang, Junfeng Hou and Lirong Dai
• Abstract要約: 提案手法は, クリーンで目立たない騒音条件下での認識率を平均0.55%, 4.51%, 4.61%向上させることができる。 LRS3-TEDデータセットの実験により、提案手法は平均0.55%、4.51%、4.61%の認識率を向上できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.742673824969238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio-visual information fusion enables a performance improvement in speech recognition performed in complex acoustic scenarios, e.g., noisy environments. It is required to explore an effective audio-visual fusion strategy for audiovisual alignment and modality reliability. Different from the previous end-to-end approaches where the audio-visual fusion is performed after encoding each modality, in this paper we propose to integrate an attentive fusion block into the encoding process. It is shown that the proposed audio-visual fusion method in the encoder module can enrich audio-visual representations, as the relevance between the two modalities is leveraged. In line with the transformer-based architecture, we implement the embedded fusion block using a multi-head attention based audiovisual fusion with one-way or two-way interactions. The proposed method can sufficiently combine the two streams and weaken the over-reliance on the audio modality. Experiments on the LRS3-TED dataset demonstrate that the proposed method can increase the recognition rate by 0.55%, 4.51% and 4.61% on average under the clean, seen and unseen noise conditions, respectively, compared to the state-of-the-art approach.
• Abstract（参考訳）: 音声・視覚情報融合は、複雑な音響シナリオ、例えば雑音環境において行われる音声認識の性能改善を可能にする。 視聴覚のアライメントとモダリティの信頼性に有効な音声・視覚融合戦略を検討する必要がある。 本稿では,各モダリティを符号化した後に音声と視覚の融合を行う従来のエンドツーエンドアプローチと異なり,符号化プロセスに注意深い融合ブロックを統合することを提案する。 エンコーダモジュールで提案する音声と視覚の融合手法は,両モード間の関連性を生かして,音声と視覚の表現を豊かにすることができる。 トランスベースアーキテクチャと並行して,マルチヘッドアテンションに基づく音声視覚融合と双方向インタラクションを用いた組込み型融合ブロックを実装した。 提案手法は,2つのストリームを十分に組み合わせることで,音響モードに対する過度な信頼を弱める。 lrs3-tedデータセットを用いた実験により, 提案手法は, 清浄, 視認, 視認できない雑音条件下での認識率を0.55%, 4.51%, および4.61%向上させることができた。

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