論文の概要: Unsupervised Multimodal Word Discovery based on Double Articulation Analysis with Co-occurrence cues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06786v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 06:58:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 03:26:17.431606
• Title: Unsupervised Multimodal Word Discovery based on Double Articulation Analysis with Co-occurrence cues
• Title（参考訳）: 共起手がかりを用いた二重調音解析に基づく教師なしマルチモーダル単語発見
• Authors: Akira Taniguchi, Hiroaki Murakami, Ryo Ozaki, Tadahiro Taniguchi
• Abstract要約: ヒトの幼児は、言語に関する最小限の事前知識で口頭語彙を取得する。 本研究では,音声単位を発見するための教師なし学習手法を提案する。 提案手法は教師なし学習を用いて音声信号から単語と音素を取得することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.332652485849632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human infants acquire their verbal lexicon with minimal prior knowledge of language based on the statistical properties of phonological distributions and the co-occurrence of other sensory stimuli. This study proposes a novel fully unsupervised learning method for discovering speech units using phonological information as a distributional cue and object information as a co-occurrence cue. The proposed method can acquire words and phonemes from speech signals using unsupervised learning and utilize object information based on multiple modalities-vision, tactile, and auditory-simultaneously. The proposed method is based on the nonparametric Bayesian double articulation analyzer (NPB-DAA) discovering phonemes and words from phonological features, and multimodal latent Dirichlet allocation (MLDA) categorizing multimodal information obtained from objects. In an experiment, the proposed method showed higher word discovery performance than baseline methods. Words that expressed the characteristics of objects (i.e., words corresponding to nouns and adjectives) were segmented accurately. Furthermore, we examined how learning performance is affected by differences in the importance of linguistic information. Increasing the weight of the word modality further improved performance relative to that of the fixed condition.
• Abstract（参考訳）: ヒトの幼児は、音韻分布の統計的特性と他の感覚刺激の共起に基づいて、言語に関する最小限の事前知識を持つ言語語彙を取得する。 本研究では,音韻情報を分布キューとして,物体情報を共起キューとして用いた音声単位の学習手法を提案する。 提案手法は,教師なし学習を用いて音声信号から単語や音素を抽出し,多様視・触覚・聴覚同調に基づく対象情報を利用することができる。 提案手法は,音韻特徴から音素と単語を検出するnpb-daa(nonparametric bayesian double articulation analyzer)と,オブジェクトから得られたマルチモーダル情報を分類するmlda(multimodal latent dirichlet allocation)に基づいている。 実験では,提案手法がベースライン法よりも高い単語発見性能を示した。 対象の特徴を表す単語(名詞や形容詞に対応する単語)を正確に分割した。 さらに,言語情報の重要性の違いによる学習性能への影響について検討した。 単語の重みの増大は、固定条件の重みに対する性能をさらに向上させた。

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