Fugu-MT 論文翻訳(概要): MLNET: An Adaptive Multiple Receptive-field Attention Neural Network for Voice Activity Detection

論文の概要: MLNET: An Adaptive Multiple Receptive-field Attention Neural Network for Voice Activity Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05650v1
Date: Thu, 13 Aug 2020 02:24:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-31 00:08:13.164416
Title: MLNET: An Adaptive Multiple Receptive-field Attention Neural Network for Voice Activity Detection
Title（参考訳）: MLNET:音声活動検出のための適応型多重受容野注意ニューラルネットワーク
Authors: Zhenpeng Zheng, Jianzong Wang, Ning Cheng, Jian Luo, Jing Xiao
Abstract要約: 音声活動検出(VAD)は、音声と非音声を区別する。ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのVADは、従来の信号処理方法よりも優れたパフォーマンスを実現している。本稿では,VADタスクを終了させるためにMLNETと呼ばれる適応型マルチレセプティブ・アテンション・ニューラルネットワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.46050153776374
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Voice activity detection (VAD) makes a distinction between speech and non-speech and its performance is of crucial importance for speech based services. Recently, deep neural network (DNN)-based VADs have achieved better performance than conventional signal processing methods. The existed DNNbased models always handcrafted a fixed window to make use of the contextual speech information to improve the performance of VAD. However, the fixed window of contextual speech information can't handle various unpredicatable noise environments and highlight the critical speech information to VAD task. In order to solve this problem, this paper proposed an adaptive multiple receptive-field attention neural network, called MLNET, to finish VAD task. The MLNET leveraged multi-branches to extract multiple contextual speech information and investigated an effective attention block to weight the most crucial parts of the context for final classification. Experiments in real-world scenarios demonstrated that the proposed MLNET-based model outperformed other baselines.
Abstract（参考訳）: 音声活動検出(VAD)は音声と非音声を区別し,その性能は音声ベースのサービスにとって重要である。近年、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのVADは、従来の信号処理方法よりも優れたパフォーマンスを実現している。既存のDNNベースのモデルは、常に固定ウィンドウを手作りして、VADの性能を改善するためにコンテキスト音声情報を利用する。しかし、コンテキスト音声情報の固定窓は、様々な難解な雑音環境を処理できず、vadタスクに重要な音声情報を強調する。この問題を解決するために,MLNETと呼ばれる適応型多重受容野アテンションニューラルネットワークを提案し,VADタスクを終了させた。 mlnetはマルチブランチを利用して複数の文脈音声情報を抽出し、最終的な分類のためにコンテキストの最も重要な部分を重み付ける効果的な注意ブロックを調査した。実世界のシナリオでの実験では、提案されたMLNETベースのモデルが他のベースラインよりも優れていた。

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