論文の概要: Ensemble of Discriminators for Domain Adaptation in Multiple Sound Source 2D Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05908v2
• Date: Tue, 16 Mar 2021 08:42:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 06:04:48.111062
• Title: Ensemble of Discriminators for Domain Adaptation in Multiple Sound Source 2D Localization
• Title（参考訳）: 複数音源2次元定位における領域適応のための判別器のアンサンブル
• Authors: Guillaume Le Moing, Don Joven Agravante, Tadanobu Inoue, Jayakorn Vongkulbhisal, Asim Munawar, Ryuki Tachibana, Phongtharin Vinayavekhin
• Abstract要約: 本稿では,複数音源の局所化のための領域適応手法の精度を向上させる識別器のアンサンブルを提案する。 このようなデータセットの記録とラベリングは、特にさまざまな音響条件をカバーするために十分な多様性を必要とするため、非常にコストがかかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.564344795030588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces an ensemble of discriminators that improves the accuracy of a domain adaptation technique for the localization of multiple sound sources. Recently, deep neural networks have led to promising results for this task, yet they require a large amount of labeled data for training. Recording and labeling such datasets is very costly, especially because data needs to be diverse enough to cover different acoustic conditions. In this paper, we leverage acoustic simulators to inexpensively generate labeled training samples. However, models trained on synthetic data tend to perform poorly with real-world recordings due to the domain mismatch. For this, we explore two domain adaptation methods using adversarial learning for sound source localization which use labeled synthetic data and unlabeled real data. We propose a novel ensemble approach that combines discriminators applied at different feature levels of the localization model. Experiments show that our ensemble discrimination method significantly improves the localization performance without requiring any label from the real data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数音源の局所化のための領域適応手法の精度を向上させる識別器のアンサンブルを提案する。 近年、ディープニューラルネットワークがこのタスクに有望な結果をもたらしたが、トレーニングには大量のラベル付きデータが必要である。 このようなデータセットの記録とラベリングは、特にさまざまな音響条件をカバーするために十分な多様性を必要とするため、非常にコストがかかる。 本稿では,音響シミュレータを利用してラベル付きトレーニングサンプルを安価に生成する。 しかし、合成データに基づいて訓練されたモデルは、ドメインミスマッチのため、現実世界の録音では性能が良くない傾向にある。 そこで本研究では,ラベル付き合成データとラベルなし実データを用いた音源定位のための逆学習を用いた2つの領域適応手法について検討する。 局所化モデルの異なる特徴レベルに適用された識別器を組み合わせた新しいアンサンブル手法を提案する。 実験により,本手法は実データからのラベルを必要とせず,ローカライズ性能を大幅に向上させることがわかった。

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