論文の概要: Visualising and Explaining Deep Learning Models for Speech Quality Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06219v1
• Date: Sun, 12 Dec 2021 12:50:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 10:25:47.596731
• Title: Visualising and Explaining Deep Learning Models for Speech Quality Prediction
• Title（参考訳）: 音声品質予測のための深層学習モデルの可視化と説明
• Authors: H. Tilkorn, G. Mittag (1), S. M\"oller (1 and 2) ((1) Quality and Usability Lab TU Berlin, (2) Language Technology DFKI Berlin)
• Abstract要約: 本稿では,非侵入的音声品質予測モデルであるNISQAについて分析する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)から構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Estimating quality of transmitted speech is known to be a non-trivial task. While traditionally, test participants are asked to rate the quality of samples; nowadays, automated methods are available. These methods can be divided into: 1) intrusive models, which use both, the original and the degraded signals, and 2) non-intrusive models, which only require the degraded signal. Recently, non-intrusive models based on neural networks showed to outperform signal processing based models. However, the advantages of deep learning based models come with the cost of being more challenging to interpret. To get more insight into the prediction models the non-intrusive speech quality prediction model NISQA is analyzed in this paper. NISQA is composed of a convolutional neural network (CNN) and a recurrent neural network (RNN). The task of the CNN is to compute relevant features for the speech quality prediction on a frame level, while the RNN models time-dependencies between the individual speech frames. Different explanation algorithms are used to understand the automatically learned features of the CNN. In this way, several interpretable features could be identified, such as the sensitivity to noise or strong interruptions. On the other hand, it was found that multiple features carry redundant information.
• Abstract（参考訳）: 送信音声の品質推定は非自明な作業であることが知られている。 従来はテスト参加者にサンプルの品質評価を依頼するが、現在では自動メソッドが利用可能である。 これらの方法は以下のように分けられる。 1)本来の信号と劣化信号の両方を使用する侵入モデル、及び 2) 劣化信号のみを必要とする非侵入型モデル。 近年,ニューラルネットワークに基づく非侵入モデルでは,信号処理に基づくモデルよりも優れていた。 しかし、ディープラーニングベースのモデルの利点は、解釈がより困難になるコストにある。 予測モデルに関するさらなる知見を得るため,非インタラクティブな音声品質予測モデルであるnisqaを解析した。 NISQAは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)で構成されている。 CNNのタスクは、フレームレベルでの音声品質予測に関する関連する特徴を計算し、RNNは個々の音声フレーム間の時間依存性をモデル化する。 cnnの自動学習機能を理解するために、異なる説明アルゴリズムが使用される。 このようにして、ノイズに対する感度や強い中断など、いくつかの解釈可能な特徴を識別できる。 一方,複数の特徴が冗長な情報を持っていることが判明した。

関連論文リスト

• Benign Overfitting in Two-Layer ReLU Convolutional Neural Networks for XOR Data [24.86314525762012]
  勾配降下法により訓練されたReLU CNNがベイズ最適精度付近で実現できることを示す。 以上の結果から,CNNは高い相関性のある特徴が存在する場合でも,効率よくXOR問題を学習する能力を有することが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T11:31:37Z)
• How neural networks learn to classify chaotic time series [77.34726150561087]
  本研究では,通常の逆カオス時系列を分類するために訓練されたニューラルネットワークの内部動作について検討する。 入力周期性とアクティベーション周期の関係は,LKCNNモデルの性能向上の鍵となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T08:53:27Z)
• CONVIQT: Contrastive Video Quality Estimator [63.749184706461826]
  知覚ビデオ品質評価(VQA)は、多くのストリーミングおよびビデオ共有プラットフォームにおいて不可欠な要素である。 本稿では,視覚的に関連のある映像品質表現を自己指導的に学習する問題について考察する。 本研究は, 自己教師型学習を用いて, 知覚力による説得力のある表現が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T15:22:01Z)
• Lost Vibration Test Data Recovery Using Convolutional Neural Network: A Case Study [0.0]
  本稿では,アラモサキャニオン橋のCNNアルゴリズムを実構造として提案する。 3つの異なるCNNモデルは、1つと2つの故障したセンサーを予測するものとされた。 畳み込み層を追加することによりモデルの精度が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T23:24:03Z)
• Prediction of speech intelligibility with DNN-based performance measures [9.883633991083789]
  本稿では,自動音声認識(ASR)に基づく音声認識モデルを提案する。 ディープニューラルネットワーク(DNN)の音素確率と、これらの確率から単語エラー率を推定するパフォーマンス指標を組み合わせる。 提案モデルはラベルベースモデルとほぼ同等に動作し,ベースラインモデルよりも精度の高い予測を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T08:05:38Z)
• Image Quality Assessment using Contrastive Learning [50.265638572116984]
  我々は、補助的な問題を解決するために、対照的な対の目的を用いて深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。 本研究では,最新のNR画像品質モデルと比較して,ContriQUEが競争性能を向上することを示す。 以上の結果から,大きなラベル付き主観的画像品質データセットを必要とせずに,知覚的関連性を持つ強力な品質表現が得られることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T21:01:00Z)
• What do End-to-End Speech Models Learn about Speaker, Language and Channel Information? A Layer-wise and Neuron-level Analysis [16.850888973106706]
  本稿では,事前学習した音声モデルの探索フレームワークを用いたポストホック機能解析を行う。 話者認識や方言識別といった様々なタスクのために訓練された音声モデルの発話レベル表現を解析する。 i) チャネル情報と性別情報はネットワーク全体に分散され,i) 情報はタスクに関してニューロンで冗長に利用可能であり,iv) 弁証情報などの複雑な特性はタスク指向の事前学習ネットワークでのみ符号化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-01T13:32:55Z)
• On the benefits of robust models in modulation recognition [53.391095789289736]
  畳み込み層を用いたディープニューラルネットワーク(DNN)は、通信における多くのタスクにおいて最先端である。 画像分類のような他の領域では、DNNは敵の摂動に弱いことが示されている。 最新モデルの堅牢性をテストするための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-27T19:58:06Z)
• Decentralizing Feature Extraction with Quantum Convolutional Neural Network for Automatic Speech Recognition [101.69873988328808]
  特徴抽出のための量子回路エンコーダからなる量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を構築した。 入力音声はまず、Mel-spectrogramを抽出するために量子コンピューティングサーバにアップストリームされる。 対応する畳み込み特徴は、ランダムパラメータを持つ量子回路アルゴリズムを用いて符号化される。 符号化された機能は、最終認識のためにローカルRNNモデルにダウンストリームされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T03:36:01Z)
• AutoSpeech: Neural Architecture Search for Speaker Recognition [108.69505815793028]
  本稿では,AutoSpeech という名称の話者認識タスクに対して,最初のニューラルアーキテクチャ探索アプローチを提案する。 提案アルゴリズムはまず,ニューラルネットワークの最適操作の組み合わせを特定し,その後,複数回重ねてCNNモデルを導出する。 得られたCNNアーキテクチャは,モデル複雑性を低減しつつ,VGG-M,ResNet-18,ResNet-34のバックボーンに基づく現在の話者認識システムよりも大幅に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-07T02:53:47Z)
• Inferring Convolutional Neural Networks' accuracies from their architectural characterizations [0.0]
  CNNのアーキテクチャと性能の関係について検討する。 本稿では,2つのコンピュータビジョンに基づく物理問題において,その特性がネットワークの性能を予測できることを示す。 我々は機械学習モデルを用いて、トレーニング前にネットワークが一定のしきい値精度よりも優れた性能を発揮できるかどうかを予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-07T16:41:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。