論文の概要: InQSS: a speech intelligibility assessment model using a multi-task learning network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02585v1
• Date: Thu, 4 Nov 2021 02:01:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-05 16:15:20.818089
• Title: InQSS: a speech intelligibility assessment model using a multi-task learning network
• Title（参考訳）: inqss:マルチタスク学習ネットワークを用いた音声理解性評価モデル
• Authors: Yu-Wen Chen, Yu Tsao
• Abstract要約: 本研究では,スペクトルおよび散乱係数を入力特徴として用いた音声インテリジェンス評価モデルであるInQSSを提案する。 得られたモデルは、知性スコアだけでなく、音声の品質スコアも予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.037410575414995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech intelligibility assessment models are essential tools for researchers to evaluate and improve speech processing models. In this study, we propose InQSS, a speech intelligibility assessment model that uses both spectrogram and scattering coefficients as input features. In addition, InQSS uses a multi-task learning network in which quality scores can guide the training of the speech intelligibility assessment. The resulting model can predict not only the intelligibility scores but also the quality scores of a speech. The experimental results confirm that the scattering coefficients and quality scores are informative for intelligibility. Moreover, we released TMHINT-QI, which is a Chinese speech dataset that records the quality and intelligibility scores of clean, noisy, and enhanced speech.
• Abstract（参考訳）: 音声の可聴性評価モデルは、研究者が音声処理モデルを評価し改善するために必要なツールである。 本研究では,スペクトルおよび散乱係数を入力特徴として用いた音声インテリジェンス評価モデルであるInQSSを提案する。 さらに、InQSSはマルチタスク学習ネットワークを使用し、品質スコアは音声のインテリジェンス評価のトレーニングをガイドすることができる。 結果として得られたモデルは、理解度スコアだけでなく、音声の品質スコアも予測できる。 実験結果から, 散乱係数と品質スコアは知性に有益であることが確認された。 さらに,清潔でうるさく,強化された音声の品質と知性スコアを記録する中国語音声データセットtmhint-qiをリリースした。

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