論文の概要: Environment Transfer for Distributed Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01863v1
• Date: Wed, 6 Jan 2021 04:27:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 07:52:25.215442
• Title: Environment Transfer for Distributed Systems
• Title（参考訳）: 分散システムのための環境伝達
• Authors: Chunheng Jiang, Jae-wook Ahn, Nirmit Desai
• Abstract要約: 本論文では,音声データ間の音響的風合いの伝達に用いる手法を拡張する手法を提案する。 分散音響データ拡張のための環境間で音声シグネチャを転送する。 本稿では,生成した音響データを分類精度と内容保存に基づいて評価する指標を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8010446129208155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collecting sufficient amount of data that can represent various acoustic environmental attributes is a critical problem for distributed acoustic machine learning. Several audio data augmentation techniques have been introduced to address this problem but they tend to remain in simple manipulation of existing data and are insufficient to cover the variability of the environments. We propose a method to extend a technique that has been used for transferring acoustic style textures between audio data. The method transfers audio signatures between environments for distributed acoustic data augmentation. This paper devises metrics to evaluate the generated acoustic data, based on classification accuracy and content preservation. A series of experiments were conducted using UrbanSound8K dataset and the results show that the proposed method generates better audio data with transferred environmental features while preserving content features.
• Abstract（参考訳）: 様々な音響環境特性を表現できる量のデータを集めることは、分散音響機械学習にとって重要な問題である。 この問題に対処するためにいくつかのオーディオデータ拡張技術が導入されたが、既存のデータの単純な操作に留まり、環境の変動をカバーできない傾向にある。 本稿では,音声データ間の音響スタイルのテクスチャの転送に用いられてきた手法を拡張する手法を提案する。 分散音響データ拡張のための環境間で音声シグネチャを転送する。 本稿では,分類精度とコンテンツ保存に基づいて,生成した音響データを評価するメトリクスを考案する。 urbansound8kデータセットを用いて実験を行い,提案手法がコンテンツの特徴を維持しつつ,環境特性を伝達する音声データを生成することを示した。

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