論文の概要: Mask Detection and Breath Monitoring from Speech: on Data Augmentation, Feature Representation and Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05175v2
• Date: Fri, 14 Aug 2020 08:44:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 06:15:35.663976
• Title: Mask Detection and Breath Monitoring from Speech: on Data Augmentation, Feature Representation and Modeling
• Title（参考訳）: 音声からのマスク検出と呼吸監視:データ拡張,特徴表現,モデリングについて
• Authors: Haiwei Wu, Lin Zhang, Lin Yang, Xuyang Wang, Junjie Wang, Dong Zhang, Ming Li
• Abstract要約: 本稿では,Interspeech COMPARE Challenge 2020におけるMask and Breathing Sub-Challengeについて紹介する。 マスク検出タスクでは,フィルタバンクエネルギー,性別認識機能,話者認識機能を備えた深層畳み込みニューラルネットワークを訓練する。 音声呼吸監視タスクでは,Bi-LSTM構造に基づく異なるボトルネック特徴について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.170442344804904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces our approaches for the Mask and Breathing Sub-Challenge in the Interspeech COMPARE Challenge 2020. For the mask detection task, we train deep convolutional neural networks with filter-bank energies, gender-aware features, and speaker-aware features. Support Vector Machines follows as the back-end classifiers for binary prediction on the extracted deep embeddings. Several data augmentation schemes are used to increase the quantity of training data and improve our models' robustness, including speed perturbation, SpecAugment, and random erasing. For the speech breath monitoring task, we investigate different bottleneck features based on the Bi-LSTM structure. Experimental results show that our proposed methods outperform the baselines and achieve 0.746 PCC and 78.8% UAR on the Breathing and Mask evaluation set, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Interspeech COMPARE Challenge 2020におけるMask and Breathing Sub-Challengeについて紹介する。 マスク検出タスクでは,フィルタバンクエネルギー,性別認識機能,話者認識機能を備えた深層畳み込みニューラルネットワークを訓練する。 Support Vector Machinesは、抽出したディープ埋め込みのバイナリ予測のためのバックエンド分類器として従う。 トレーニングデータの量を増やし、速度摂動、SpecAugment、ランダム消去など、モデルの堅牢性を改善するために、いくつかのデータ拡張スキームが使用されている。 音声呼吸監視タスクでは,Bi-LSTM構造に基づく異なるボトルネック特徴について検討する。 実験の結果,提案手法はベースラインよりも優れ,Breathing と Mask の評価セットでそれぞれ 0.746 PCC と 78.8% UAR を達成した。

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