論文の概要: Complementing Handcrafted Features with Raw Waveform Using a Light-weight Auxiliary Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02773v1
• Date: Mon, 6 Sep 2021 23:32:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 14:24:07.478101
• Title: Complementing Handcrafted Features with Raw Waveform Using a Light-weight Auxiliary Model
• Title（参考訳）: 軽量補助モデルを用いた生波形による手作り特徴の補足
• Authors: Zhongwei Teng, Quchen Fu, Jules White, Maria Powell, Douglas C. Schmidt
• Abstract要約: 音声処理における新たなトレンドは、生波形から低レベル音声表現をキャプチャすることである。 本稿では,手作り特徴と生波形から学習した特徴を補完する補助Rawnetモデルを提案する。 このアプローチの重要な利点は、比較的低い計算コストで精度を向上させることができることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7149364927872013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An emerging trend in audio processing is capturing low-level speech representations from raw waveforms. These representations have shown promising results on a variety of tasks, such as speech recognition and speech separation. Compared to handcrafted features, learning speech features via backpropagation provides the model greater flexibility in how it represents data for different tasks theoretically. However, results from empirical study shows that, in some tasks, such as voice spoof detection, handcrafted features are more competitive than learned features. Instead of evaluating handcrafted features and raw waveforms independently, this paper proposes an Auxiliary Rawnet model to complement handcrafted features with features learned from raw waveforms. A key benefit of the approach is that it can improve accuracy at a relatively low computational cost. The proposed Auxiliary Rawnet model is tested using the ASVspoof 2019 dataset and the results from this dataset indicate that a light-weight waveform encoder can potentially boost the performance of handcrafted-features-based encoders in exchange for a small amount of additional computational work.
• Abstract（参考訳）: 音声処理における新たなトレンドは、生波形から低レベル音声表現をキャプチャすることである。 これらの表現は、音声認識や音声分離など、様々なタスクで有望な結果を示している。 手作りの機能と比較して、バックプロパゲーションによる音声特徴の学習は、異なるタスクのデータを理論的に表現する方法において、モデルにより大きな柔軟性を与える。 しかし、経験的研究の結果、音声スプーフ検出などのタスクでは、手作りの特徴は学習した特徴よりも競争力が高いことが示されている。 本稿では,手作り特徴と生波形を独立に評価する代わりに,手作り特徴と生波形から学習した特徴を補完する補助Rawnetモデルを提案する。 このアプローチの重要な利点は、比較的低い計算コストで精度を向上させることができることである。 提案する補助rawnetモデルはasvspoof 2019データセットを用いてテストされ、このデータセットの結果、軽量波形エンコーダは少量の計算作業と引き換えに、手作りのフィーチャベースのエンコーダの性能を向上させる可能性があることを示している。

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