論文の概要: Time-Frequency Localization Using Deep Convolutional Maxout Neural Network in Persian Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03818v1
• Date: Mon, 9 Aug 2021 05:46:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 03:14:48.426834
• Title: Time-Frequency Localization Using Deep Convolutional Maxout Neural Network in Persian Speech Recognition
• Title（参考訳）: ペルシア語音声認識におけるDeep Convolutional Maxout Neural Networkを用いた時間周波数定位
• Authors: Arash Dehghani, Seyyed Ali Seyyedsalehi
• Abstract要約: 一部の哺乳類の聴覚ニューロン系における時間周波数の柔軟性は、認識性能を向上させる。 本稿では,ASR音響モデルにおける音声信号情報の時間的局所化のためのCNNに基づく構造を提案する。 TFCMNNモデルの平均認識スコアは、従来のモデルの平均よりも約1.6%高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, a CNN-based structure for time-frequency localization of audio signal information in the ASR acoustic model is proposed for Persian speech recognition. Research has shown that the receptive fields' time-frequency flexibility in some mammals' auditory neurons system improves recognition performance. Biosystems have inspired many artificial systems because of their high efficiency and performance, so time-frequency localization has been used extensively to improve system performance. In the last few years, much work has been done to localize time-frequency information in ASR systems, which has used the spatial immutability properties of methods such as TDNN, CNN and LSTM-RNN. However, most of these models have large parameter volumes and are challenging to train. In the structure we have designed, called Time-Frequency Convolutional Maxout Neural Network (TFCMNN), two parallel blocks consisting of 1D-CMNN each have weight sharing in one dimension, are applied simultaneously but independently to the feature vectors. Then their output is concatenated and applied to a fully connected Maxout network for classification. To improve the performance of this structure, we have used newly developed methods and models such as the maxout, Dropout, and weight normalization. Two experimental sets were designed and implemented on the Persian FARSDAT speech data set to evaluate the performance of this model compared to conventional 1D-CMNN models. According to the experimental results, the average recognition score of TFCMNN models is about 1.6% higher than the average of conventional models. In addition, the average training time of the TFCMNN models is about 17 hours lower than the average training time of traditional models. As a result, as mentioned in other references, time-frequency localization in ASR systems increases system accuracy and speeds up the model training process.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,asr音響モデルにおける音声信号情報の時間周波数定位のためのcnnに基づく構造を提案する。 いくつかの哺乳類の聴覚ニューロン系における受容野の時間周波数柔軟性は認識性能を向上させることが研究で示されている。 バイオシステムは高い効率と性能のために多くの人工システムに影響を与えたため、時間周波数の局在化はシステム性能を改善するために広く用いられている。 近年,TDNN,CNN,LSTM-RNNなどの手法の空間不変性を利用したASRシステムにおける時間周波数情報のローカライズに多くの研究がなされている。 しかし、これらのモデルの多くは大きなパラメータボリュームを持ち、トレーニングが難しい。 TFCMNN (Time-Frequency Convolutional Maxout Neural Network) と呼ばれる構造では、1次元の重み共有を持つ2つの並列ブロックが同時に適用されるが、特徴ベクトルには独立して適用される。 そして、その出力を連結化し、完全に接続されたMaxoutネットワークに適用して分類する。 この構造の性能を向上させるために,新たに開発されたmaxout,dropout,weight normalizationなどの手法とモデルを用いた。 従来の1D-CMNNモデルと比較して,2つの実験セットをペルシア語FARSDAT音声データセット上に設計,実装した。 実験結果によると、TFCMNNモデルの平均認識スコアは従来のモデルの平均よりも約1.6%高い。 さらに,TFCMNNモデルの平均トレーニング時間は,従来のモデルの平均トレーニング時間よりも約17時間低い。 その結果、他の文献で述べたように、ASRシステムにおける時間周波数のローカライゼーションはシステムの精度を高め、モデルのトレーニングプロセスを高速化する。

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