論文の概要: Learning robust speech representation with an articulatory-regularized variational autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03204v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 15:47:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 15:15:09.305248
• Title: Learning robust speech representation with an articulatory-regularized variational autoencoder
• Title（参考訳）: 調音規則化変分オートエンコーダによるロバスト表現の学習
• Authors: Marc-Antoine Georges, Laurent Girin, Jean-Luc Schwartz, Thomas Hueber
• Abstract要約: 顎、舌、唇、椎骨の構成を記述する調音パラメータを声道形状およびスペクトル特徴と関連付けることができる調音モデルを開発する。 この調音制約は,収束までの時間を短縮し,コンバージェンスにおける再構成損失を低減し,モデルトレーニングを改善できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.541055956177937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is increasingly considered that human speech perception and production both rely on articulatory representations. In this paper, we investigate whether this type of representation could improve the performances of a deep generative model (here a variational autoencoder) trained to encode and decode acoustic speech features. First we develop an articulatory model able to associate articulatory parameters describing the jaw, tongue, lips and velum configurations with vocal tract shapes and spectral features. Then we incorporate these articulatory parameters into a variational autoencoder applied on spectral features by using a regularization technique that constraints part of the latent space to follow articulatory trajectories. We show that this articulatory constraint improves model training by decreasing time to convergence and reconstruction loss at convergence, and yields better performance in a speech denoising task.
• Abstract（参考訳）: 人間の言語知覚と生産はどちらも調音表現に依存していると考えられている。 本稿では,音声特徴を符号化・復号化するために訓練された深部生成モデル(変分オートエンコーダ)の性能を向上させることができるかを検討する。 まず, 顎, 舌, 唇, 胸部構成を記述する調音パラメータと声道形状とスペクトル特徴を関連付けることができる調音モデルを構築した。 次に、これらの調音パラメータをスペクトル特徴に適用した変分オートエンコーダに取り入れ、潜在空間の一部に調音軌跡に従うように制約する正規化手法を用いた。 この調音制約は,収束までの時間を短縮し,コンバージェンスにおける再構成損失を低減し,モデルトレーニングを改善できることを示す。

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