論文の概要: Generalizing AUC Optimization to Multiclass Classification for Audio Segmentation With Limited Training Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14425v1
• Date: Wed, 27 Oct 2021 13:36:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-28 15:38:04.537532
• Title: Generalizing AUC Optimization to Multiclass Classification for Audio Segmentation With Limited Training Data
• Title（参考訳）: 限られた訓練データを用いたオーディオセグメンテーションのためのAUC最適化とマルチクラス分類の一般化
• Authors: Pablo Gimeno, Victoria Mingote, Alfonso Ortega, Antonio Miguel, Eduardo Lleida
• Abstract要約: ROC曲線(AUC)の最適化手法に基づく領域は、最近、様々な音声および音声関連タスクでその能力を実証している。 任意の数のクラスに容易に適用できるように,AUC最適化フレームワークの拡張を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.943224434364517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Area under the ROC curve (AUC) optimisation techniques developed for neural networks have recently demonstrated their capabilities in different audio and speech related tasks. However, due to its intrinsic nature, AUC optimisation has focused only on binary tasks so far. In this paper, we introduce an extension to the AUC optimisation framework so that it can be easily applied to an arbitrary number of classes, aiming to overcome the issues derived from training data limitations in deep learning solutions. Building upon the multiclass definitions of the AUC metric found in the literature, we define two new training objectives using a one-versus-one and a one-versus-rest approach. In order to demonstrate its potential, we apply them in an audio segmentation task with limited training data that aims to differentiate 3 classes: foreground music, background music and no music. Experimental results show that our proposal can improve the performance of audio segmentation systems significantly compared to traditional training criteria such as cross entropy.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク用に開発されたORC曲線(AUC)最適化技術に基づく領域は、最近、異なる音声および音声関連タスクでその能力を実証している。 しかし、本質的な性質から、AUCの最適化は今のところバイナリタスクのみに焦点を当てている。 本稿では,auc最適化フレームワークを拡張して,任意の数のクラスに容易に適用できるようにし,ディープラーニングソリューションにおけるデータ制限のトレーニングから生じる問題を克服する。 文献で見られるAUCメトリックのマルチクラス定義に基づいて、1対1と1対1のアプローチを用いて2つの新たなトレーニング目標を定義する。 その可能性を示すために,前景音楽,背景音楽,無音楽の3つのクラスを区別することを目的とした,限られたトレーニングデータを持つ音声セグメンテーションタスクに適用する。 実験の結果,クロスエントロピーなどの従来の学習基準と比較して,音声セグメンテーションシステムの性能が著しく向上することがわかった。

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