論文の概要: Data Fusion for Audiovisual Speaker Localization: Extending Dynamic Stream Weights to the Spatial Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11588v2
• Date: Wed, 24 Feb 2021 07:57:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 06:31:26.392644
• Title: Data Fusion for Audiovisual Speaker Localization: Extending Dynamic Stream Weights to the Spatial Domain
• Title（参考訳）: 視聴覚話者ローカリゼーションのためのデータ融合:動的ストリーム重みを空間領域に拡張する
• Authors: Julio Wissing, Benedikt Boenninghoff, Dorothea Kolossa, Tsubasa Ochiai, Marc Delcroix, Keisuke Kinoshita, Tomohiro Nakatani, Shoko Araki, Christopher Schymura
• Abstract要約: 複数の話者の位置を推定することは、自動音声認識や話者ダイアリゼーションなどのタスクに役立ちます。 本稿では,個別の動的ストリーム重みを特定領域に割り当てることにより,話者定位のための新しい音声視覚データ融合フレームワークを提案する。 オーディオ・ヴィジュアル・レコードを用いた性能評価は,全てのベースラインモデルより優れた融合手法により,有望な結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.3388198420822
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating the positions of multiple speakers can be helpful for tasks like automatic speech recognition or speaker diarization. Both applications benefit from a known speaker position when, for instance, applying beamforming or assigning unique speaker identities. Recently, several approaches utilizing acoustic signals augmented with visual data have been proposed for this task. However, both the acoustic and the visual modality may be corrupted in specific spatial regions, for instance due to poor lighting conditions or to the presence of background noise. This paper proposes a novel audiovisual data fusion framework for speaker localization by assigning individual dynamic stream weights to specific regions in the localization space. This fusion is achieved via a neural network, which combines the predictions of individual audio and video trackers based on their time- and location-dependent reliability. A performance evaluation using audiovisual recordings yields promising results, with the proposed fusion approach outperforming all baseline models.
• Abstract（参考訳）: 複数の話者の位置を推定することは、自動音声認識や話者ダイアリゼーションなどのタスクに役立ちます。 どちらのアプリケーションも、例えばビームフォーミングやユニークな話者IDの割り当てなど、既知の話者位置の恩恵を受ける。 近年,視覚データを付加した音響信号を用いた手法がいくつか提案されている。 しかし、例えば照明条件の悪さや背景ノイズの存在などにより、特定の空間領域において音響的・視覚的モダリティが損なわれることがある。 本稿では,個別の動的ストリーム重み付けを局所化空間内の特定領域に割り当てることにより,話者定位のための新しい音声視覚データ融合フレームワークを提案する。 この融合は、時間と位置に依存した信頼性に基づいて、個々のオーディオとビデオトラッカーの予測を組み合わせるニューラルネットワークを介して達成される。 オーディオ・ヴィジュアル・レコードを用いた性能評価は,全てのベースラインモデルより優れた融合手法により,有望な結果をもたらす。

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