論文の概要: A Hierarchical Subspace Model for Language-Attuned Acoustic Unit Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03115v2
• Date: Mon, 9 Nov 2020 06:55:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 23:24:59.573455
• Title: A Hierarchical Subspace Model for Language-Attuned Acoustic Unit Discovery
• Title（参考訳）: 言語対応音響単位発見のための階層的部分空間モデル
• Authors: Bolaji Yusuf, Lucas Ondel, Lukas Burget, Jan Cernocky, Murat Saraclar
• Abstract要約: タスクは低次元の音素部分空間への埋め込みを学習する学習の1つであり、同時にその部分空間自体をハイパー部分空間への埋め込みとして指定する。 我々は、一連の転写言語でハイパーサブスペースをトレーニングし、ターゲット言語に転送する。 対象言語では、言語と単位埋め込みの両方を教師なしの方法で推論し、その言語に特有の単位のサブスペースと、それに宿る単位を同時に学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.177011436766799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose a hierarchical subspace model for acoustic unit discovery. In this approach, we frame the task as one of learning embeddings on a low-dimensional phonetic subspace, and simultaneously specify the subspace itself as an embedding on a hyper-subspace. We train the hyper-subspace on a set of transcribed languages and transfer it to the target language. In the target language, we infer both the language and unit embeddings in an unsupervised manner, and in so doing, we simultaneously learn a subspace of units specific to that language and the units that dwell on it. We conduct our experiments on TIMIT and two low-resource languages: Mboshi and Yoruba. Results show that our model outperforms major acoustic unit discovery techniques, both in terms of clustering quality and segmentation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,音響単位発見のための階層的部分空間モデルを提案する。 提案手法では,低次元音韻部分空間への埋め込みの学習としてタスクをフレーム化し,その部分空間自体をハイパー部分空間への埋め込みとして指定する。 我々は、一連の転写言語でハイパーサブスペースをトレーニングし、ターゲット言語に転送する。 対象言語では、言語とユニット埋め込みの両方を教師なしの方法で推測し、それによって、その言語に固有のユニットのサブスペースとそれに依存するユニットを同時に学習します。 我々はTIMITとMboshiとYorubaの2つの低リソース言語について実験を行った。 その結果,本モデルはクラスタリング品質とセグメンテーション精度の両面で,主要な音響ユニット発見技術より優れていることがわかった。

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