論文の概要: SESQA: semi-supervised learning for speech quality assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00368v2
• Date: Mon, 8 Feb 2021 09:01:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 08:54:08.836421
• Title: SESQA: semi-supervised learning for speech quality assessment
• Title（参考訳）: SESQA:音声品質評価のための半教師付き学習
• Authors: Joan Serr\`a, Jordi Pons, Santiago Pascual
• Abstract要約: 半教師付き学習手法の課題に対処し、利用可能なデータと補完基準を5つの補助課題と組み合わせる。 私たちの結果が示します。 アプローチは既存のメソッドのエラーを36%以上削減できる。 再利用可能な特徴または補助的な出力の観点から追加の利益を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.14516018425591
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic speech quality assessment is an important, transversal task whose progress is hampered by the scarcity of human annotations, poor generalization to unseen recording conditions, and a lack of flexibility of existing approaches. In this work, we tackle these problems with a semi-supervised learning approach, combining available annotations with programmatically generated data, and using 3 different optimization criteria together with 5 complementary auxiliary tasks. Our results show that such a semi-supervised approach can cut the error of existing methods by more than 36%, while providing additional benefits in terms of reusable features or auxiliary outputs. Improvement is further corroborated with an out-of-sample test showing promising generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: 自動音声品質評価は、人間のアノテーションの不足、見えない記録条件への一般化の欠如、既存のアプローチの柔軟性の欠如によって進行が妨げられる重要な、横断的なタスクである。 本研究では,利用可能なアノテーションとプログラム的に生成されたデータを組み合わせた半教師付き学習手法と,3つの異なる最適化基準と5つの補助タスクを用いて,これらの問題に取り組む。 このような半教師付き手法は,既存の手法の誤りを36%以上削減し,再利用可能な特徴や補助的な出力の面で付加的な利点を提供する。 改善はさらに、有望な一般化能力を示すサンプル外テストと一致している。

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