論文の概要: CNN-based Spoken Term Detection and Localization without Dynamic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05468v1
• Date: Sun, 7 Mar 2021 14:50:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 14:42:32.999203
• Title: CNN-based Spoken Term Detection and Localization without Dynamic Programming
• Title（参考訳）: 動的プログラミングを伴わないcnn音声単語検出と局所化
• Authors: Tzeviya Sylvia Fuchs, Yael Segal and Joseph Keshet
• Abstract要約: 提案アルゴリズムは、音声信号の様々な部分の単語埋め込みを予測することにより、ある単語が所定の音声信号内で発話されたかどうかを推定する。 アルゴリズムは、ターゲット項のすべての可能な位置を同時に予測し、最適な検索のために動的プログラミングを必要としません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.322420712725716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a spoken term detection algorithm for simultaneous prediction and localization of in-vocabulary and out-of-vocabulary terms within an audio segment. The proposed algorithm infers whether a term was uttered within a given speech signal or not by predicting the word embeddings of various parts of the speech signal and comparing them to the word embedding of the desired term. The algorithm utilizes an existing embedding space for this task and does not need to train a task-specific embedding space. At inference the algorithm simultaneously predicts all possible locations of the target term and does not need dynamic programming for optimal search. We evaluate our system on several spoken term detection tasks on read speech corpora.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声セグメント内の語彙内および語彙外用語の同時予測と局所化のための音声項検出アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、音声信号の様々な部分の単語埋め込みを予測し、所望の単語埋め込みと比較することにより、ある単語が所定の音声信号内に発声されたか否かを推定する。 このアルゴリズムはこのタスクに既存の埋め込みスペースを利用し、タスク固有の埋め込みスペースをトレーニングする必要がない。 推定では、アルゴリズムはターゲット項のすべての可能な位置を同時に予測し、最適な検索のために動的プログラミングを必要としません。 読み上げ音声コーポラにおける複数の音声単語検出タスクのシステム評価を行った。

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