論文の概要: Evaluation of Deep-Learning-Based Voice Activity Detectors and Room Impulse Response Models in Reverberant Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13511v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 09:05:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 12:53:58.270145
• Title: Evaluation of Deep-Learning-Based Voice Activity Detectors and Room Impulse Response Models in Reverberant Environments
• Title（参考訳）: 残響環境におけるディープラーニング音声活動検出器と室内インパルス応答モデルの評価
• Authors: Amir Ivry, Israel Cohen, Baruch Berdugo
• Abstract要約: 最先端のディープラーニングベースの音声活動検出器(VAD)は、しばしば無響データを用いて訓練される。 約500万の発話を含む拡張トレーニングセットをシミュレートする。 我々は、RIRを生成するために5つの異なるモデルと、強化トレーニングセットでトレーニングされた5つの異なるVADを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.558688470594676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art deep-learning-based voice activity detectors (VADs) are often trained with anechoic data. However, real acoustic environments are generally reverberant, which causes the performance to significantly deteriorate. To mitigate this mismatch between training data and real data, we simulate an augmented training set that contains nearly five million utterances. This extension comprises of anechoic utterances and their reverberant modifications, generated by convolutions of the anechoic utterances with a variety of room impulse responses (RIRs). We consider five different models to generate RIRs, and five different VADs that are trained with the augmented training set. We test all trained systems in three different real reverberant environments. Experimental results show $20\%$ increase on average in accuracy, precision and recall for all detectors and response models, compared to anechoic training. Furthermore, one of the RIR models consistently yields better performance than the other models, for all the tested VADs. Additionally, one of the VADs consistently outperformed the other VADs in all experiments.
• Abstract（参考訳）: 最先端のディープラーニングに基づく音声活動検出装置(vad)は、しばしば無響データを用いて訓練される。 しかし、実際の音響環境は一般に残響であり、性能が著しく低下する。 トレーニングデータと実データとのミスマッチを軽減するために,500万近い発話を含む拡張トレーニングセットをシミュレートする。 この拡張は、様々な室インパルス応答(rir)を伴う無響発話の畳み込みによって生成される無響発話とその残響変化からなる。 rirの生成には5つの異なるモデルと、拡張トレーニングセットでトレーニングされる5つの異なるvadを考えます。 トレーニングされたシステムはすべて、3つの異なる実残響環境でテストします。 実験結果から,全ての検出器および応答モデルの平均精度,精度,リコールが,無響訓練と比較して20 %$上昇した。 さらに、RIRモデルの1つは、テストされた全てのVADに対して、他のモデルよりも常に優れたパフォーマンスが得られる。 さらに、VADの1つは全ての実験で他のVADよりも一貫して優れていた。

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