論文の概要: StutterNet: Stuttering Detection Using Time Delay Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05599v1
- Date: Wed, 12 May 2021 11:36:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-14 13:44:41.141518
- Title: StutterNet: Stuttering Detection Using Time Delay Neural Network
- Title（参考訳）: StutterNet: Time Delay Neural Network を用いた散乱検出
- Authors: Shakeel A. Sheikh, Md Sahidullah, Fabrice Hirsch, Slim Ouni
- Abstract要約: 本稿では,新しい深層学習に基づく発話検出システムstutternetについて述べる。
我々は、分散発話の文脈的側面を捉えるのに適した時間遅延ニューラルネットワーク(TDNN)を用いる。
提案手法は,有望な結果を達成し,最先端の残差ニューラルネットワーク法より優れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.726119468893721
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduce StutterNet, a novel deep learning based stuttering
detection capable of detecting and identifying various types of disfluencies.
Most of the existing work in this domain uses automatic speech recognition
(ASR) combined with language models for stuttering detection. Compared to the
existing work, which depends on the ASR module, our method relies solely on the
acoustic signal. We use a time-delay neural network (TDNN) suitable for
capturing contextual aspects of the disfluent utterances. We evaluate our
system on the UCLASS stuttering dataset consisting of more than 100 speakers.
Our method achieves promising results and outperforms the state-of-the-art
residual neural network based method. The number of trainable parameters of the
proposed method is also substantially less due to the parameter sharing scheme
of TDNN.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,多種多様な不純物の検出と同定が可能な,新しい深層学習に基づくスッタリング検出法であるstutternetについて述べる。
この分野での既存の作業のほとんどは、自動音声認識(asr)と言語モデルを組み合わせて検出する。
ASRモジュールに依存する既存の手法と比較して,本手法は音響信号のみに依存する。
我々は、分散発話の文脈的側面を捉えるのに適した時間遅延ニューラルネットワーク(TDNN)を用いる。
我々は,100名以上の話者からなるu class stutteringデータセット上でシステムを評価する。
提案手法は,有望な結果を達成し,最先端の残差ニューラルネットワーク法より優れる。
また,提案手法のトレーニング可能なパラメータの数は,TDNNのパラメータ共有方式により大幅に減少した。
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