論文の概要: Dynamic Multi-scale Convolution for Dialect Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07787v1
- Date: Mon, 2 Aug 2021 03:37:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-22 14:37:17.765325
- Title: Dynamic Multi-scale Convolution for Dialect Identification
- Title（参考訳）: 方言識別のための動的マルチスケール畳み込み
- Authors: Tianlong Kong, Shouyi Yin, Dawei Zhang, Wang Geng, Xin Wang, Dandan
Song, Jinwen Huang, Huiyu Shi and Xiaorui Wang
- Abstract要約: 本稿では、動的カーネル畳み込み、局所的マルチスケール学習、グローバルなマルチスケールプールからなる動的マルチスケール畳み込みを提案する。
提案アーキテクチャは,言語認識のAP20-OLR-dialect-taskにおいて,最先端のシステムよりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.132769601922682
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Time Delay Neural Networks (TDNN)-based methods are widely used in dialect
identification. However, in previous work with TDNN application, subtle variant
is being neglected in different feature scales. To address this issue, we
propose a new architecture, named dynamic multi-scale convolution, which
consists of dynamic kernel convolution, local multi-scale learning, and global
multi-scale pooling. Dynamic kernel convolution captures features between
short-term and long-term context adaptively. Local multi-scale learning, which
represents multi-scale features at a granular level, is able to increase the
range of receptive fields for convolution operation. Besides, global
multi-scale pooling is applied to aggregate features from different bottleneck
layers in order to collect information from multiple aspects. The proposed
architecture significantly outperforms state-of-the-art system on the
AP20-OLR-dialect-task of oriental language recognition (OLR) challenge 2020,
with the best average cost performance (Cavg) of 0.067 and the best equal error
rate (EER) of 6.52%. Compared with the known best results, our method achieves
9% of Cavg and 45% of EER relative improvement, respectively. Furthermore, the
parameters of proposed model are 91% fewer than the best known model.
- Abstract（参考訳）: 時間遅延ニューラルネットワーク(TDNN)に基づく手法は方言識別に広く用いられている。
しかし、以前のTDNNアプリケーションでの作業では、異なる機能スケールで微妙なバリエーションが無視されている。
この問題に対処するために,動的カーネル畳み込み,局所的マルチスケール学習,グローバルなマルチスケールプールからなる動的マルチスケール畳み込みというアーキテクチャを提案する。
動的カーネルの畳み込みは、短期と長期の間の特徴を適応的にキャプチャする。
局所的マルチスケール学習は,マルチスケール特徴を粒度で表現し,畳み込み操作のための受容野の範囲を増加させることができる。
さらに、グローバルマルチスケールのプーリングは、複数の側面から情報を集めるために、異なるボトルネック層から機能を集約するために適用されます。
提案したアーキテクチャは、2020年のオリエンタル言語認識(OLR)チャレンジのAP20-OLR-dialect-taskにおいて、0.067のコストパフォーマンス(Cavg)と6.52%のエラー率(EER)において、最先端のシステムを大幅に上回っている。
既知の最も優れた結果と比較すると, キャビテーションの9%とeerの相対的改善の45%をそれぞれ達成した。
さらに、提案モデルのパラメータは、最もよく知られたモデルよりも91%少ない。
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