論文の概要: Visualizing Automatic Speech Recognition -- Means for a Better
Understanding?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00673v1
- Date: Tue, 1 Feb 2022 13:35:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-04 03:33:08.267492
- Title: Visualizing Automatic Speech Recognition -- Means for a Better
Understanding?
- Title(参考訳): 音声認識の可視化 - 理解を深めるための方法?
- Authors: Karla Markert and Romain Parracone and Mykhailo Kulakov and Philip
Sperl and Ching-Yu Kao and Konstantin B\"ottinger
- Abstract要約: 我々は、画像認識からインポートし、オーディオデータを扱うのに適した属性法が、ASRの動作を明らかにするのにどう役立つかを示す。
ASRのエンドツーエンドモデルであるSpeech Deepをケーススタディとして、これらの手法が、入力のどの特徴が出力を決定するのに最も影響するかを可視化するのにどのように役立つかを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.1868368163807795
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatic speech recognition (ASR) is improving ever more at mimicking human
speech processing. The functioning of ASR, however, remains to a large extent
obfuscated by the complex structure of the deep neural networks (DNNs) they are
based on. In this paper, we show how so-called attribution methods, that we
import from image recognition and suitably adapt to handle audio data, can help
to clarify the working of ASR. Taking DeepSpeech, an end-to-end model for ASR,
as a case study, we show how these techniques help to visualize which features
of the input are the most influential in determining the output. We focus on
three visualization techniques: Layer-wise Relevance Propagation (LRP),
Saliency Maps, and Shapley Additive Explanations (SHAP). We compare these
methods and discuss potential further applications, such as in the detection of
adversarial examples.
- Abstract(参考訳): 自動音声認識(asr)は、人間の音声処理を模倣する技術をさらに改善している。
しかしながら、ASRの機能は、それらが基盤とするディープニューラルネットワーク(DNN)の複雑な構造によって、かなり難読化されている。
本稿では、画像認識からインポートし、音声データの処理に適した適応を行ういわゆる属性手法が、ASRの動作を明らかにするのにどのように役立つかを示す。
ASRのエンドツーエンドモデルであるDeepSpeechをケーススタディとして、これらの手法が、入力のどの特徴が出力を決定するのに最も影響するかを可視化するのにどのように役立つかを示す。
レイヤワイド・レバレンス・プロパゲーション(LRP)、サリエンシ・マップ(Saliency Maps)、シェープ・アダプティブ・エクスプメンテーション(Shapley Additive Explanations,SHAP)の3つの可視化技術に注目した。
これらの手法を比較し、敵例の検出など、さらなる応用の可能性について論じる。
関連論文リスト
- AV-RIR: Audio-Visual Room Impulse Response Estimation [53.07303460914328]
室内インパルス応答(RIR)の正確な推定は,音声処理やAR/VR応用において重要である。
本稿では,与えられた残響音声信号と対応する環境の視覚的手がかりからRIRを正確に推定する,新しいマルチモーダルマルチタスク学習手法であるAV-RIRを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T22:58:30Z) - Lip2Vec: Efficient and Robust Visual Speech Recognition via
Latent-to-Latent Visual to Audio Representation Mapping [4.271091833712731]
従来のモデルから学習するシンプルなアプローチであるLip2Vecを提案する。
提案手法は LRS3 データセット上で26 WER を達成する完全教師付き学習法と比較した。
我々は、VSRをASRタスクとして再プログラムすることで、両者のパフォーマンスギャップを狭め、より柔軟な唇読解法を構築することができると考えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-11T12:59:02Z) - Exploring the Integration of Speech Separation and Recognition with
Self-Supervised Learning Representation [83.36685075570232]
本研究は,ASRフロントエンドとしての残響・雑音・残響シナリオにおける音声分離に関する洞察に富んだ研究である。
我々は,マルチチャネル分離法,マスクベースのビームフォーミング,複雑なスペクトルマッピング,およびASRバックエンドモデルで使用する最良の特徴について検討する。
TF-GridNetベースの複素スペクトルマッピングとWavLMベースのSSLRを併用することで、残響WHAMRテストセットにおいて2.5%のワードエラー率が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-23T05:39:39Z) - Content-Context Factorized Representations for Automated Speech
Recognition [12.618527387900079]
本稿では、教師なしのエンコーダに依存しない音声エンコーダ表現を明示的なコンテンツエンコーダ表現と刺激的なコンテキストエンコーダ表現に分解する手法を提案する。
我々は,標準的なASRベンチマークの性能向上に加えて,実環境と人工ノイズの両方のASRシナリオの性能向上を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T21:34:40Z) - End-to-End Active Speaker Detection [58.7097258722291]
本稿では,特徴学習と文脈予測を共同で学習するエンド・ツー・エンドのトレーニングネットワークを提案する。
また、時間間グラフニューラルネットワーク(iGNN)ブロックを導入し、ASD問題における主要なコンテキストのソースに応じてメッセージパッシングを分割する。
実験により、iGNNブロックからの集約された特徴はASDにより適しており、その結果、最先端のアートパフォーマンスが得られることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-27T08:55:28Z) - An Attribute-Aligned Strategy for Learning Speech Representation [57.891727280493015]
属性選択機構によってこれらの問題に柔軟に対処できる音声表現を導出する属性整合学習戦略を提案する。
具体的には、音声表現を属性依存ノードに分解する層式表現可変オートエンコーダ(LR-VAE)を提案する。
提案手法は,IDのないSER上での競合性能と,無感情SV上でのより良い性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-05T06:19:14Z) - On the Impact of Word Error Rate on Acoustic-Linguistic Speech Emotion
Recognition: An Update for the Deep Learning Era [0.0]
3つの現代のASRシステムを適用することで、元のスピーチから転写文を作成します。
音響音声機能の抽出と学習には、openSMILE、openXBoW、DeepSpectrum、auDeepを利用します。
IEMOCAPのスピーカーに依存しない開発およびテストパーティションで、最先端の非重み付き平均リコール値73.6,%$と73.8,%$を達成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-20T17:10:01Z) - Speech Command Recognition in Computationally Constrained Environments
with a Quadratic Self-organized Operational Layer [92.37382674655942]
軽量ネットワークの音声コマンド認識能力を向上するネットワーク層を提案する。
この手法はテイラー展開と二次形式の概念を借用し、入力層と隠蔽層の両方における特徴のより良い表現を構築する。
このリッチな表現は、Google音声コマンド(GSC)と合成音声コマンド(SSC)データセットに関する広範な実験で示されているように、認識精度の向上をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-23T14:40:18Z) - Improving Readability for Automatic Speech Recognition Transcription [50.86019112545596]
我々は、可読性のためのASRポストプロセッシング(APR)と呼ばれる新しいNLPタスクを提案する。
APRは、ノイズの多いASR出力を、話者の意味を保ちながら、人間や下流タスクのための読みやすいテキストに変換することを目的としている。
我々は,いくつかのオープンソースモデルと適応型事前学習モデルに基づく微調整モデルと,従来のパイプライン手法との比較を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-09T09:26:42Z) - Gradient-Adjusted Neuron Activation Profiles for Comprehensive
Introspection of Convolutional Speech Recognition Models [1.6752182911522515]
我々は,Deep Neural Networksにおける特徴や表現を解釈する手段として,GradNAP(Gradient-adjusted Neuron Activation Profiles)を導入する。
GradNAPは、特定の入力のグループに対するANNの特徴的な応答であり、予測のためのニューロンの関連性を含んでいる。
ANNでデータがどのように処理されるかを知るためにGradNAPを利用する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-19T11:59:36Z) - Deep Representation Learning in Speech Processing: Challenges, Recent
Advances, and Future Trends [10.176394550114411]
本研究の主な貢献は,音声表現学習の様々な技術について,最新の包括的調査を行うことである。
近年, ASR, SR, SER の音声評価が行われているが,これらは音声からの表現学習に重点を置いていない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-02T10:12:23Z)
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。