論文の概要: Improving Voice Trigger Detection with Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02455v1
• Date: Tue, 5 Apr 2022 18:59:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 15:27:16.589803
• Title: Improving Voice Trigger Detection with Metric Learning
• Title（参考訳）: メトリック学習による音声トリガー検出の改善
• Authors: Prateeth Nayak, Takuya Higuchi, Anmol Gupta, Shivesh Ranjan, Stephen Shum, Siddharth Sigtia, Erik Marchi, Varun Lakshminarasimhan, Minsik Cho, Saurabh Adya, Chandra Dhir, Ahmed Tewfik
• Abstract要約: そこで本研究では,ターゲット話者からの発話を少数使用して検出精度を向上させる新しい音声トリガ検出器を提案する。 そして、登録発話の埋め込みとテスト発話との類似点として、パーソナライズされた音声トリガースコアを得る。 実験の結果,提案手法は偽拒絶率の38%を相対的に減少させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.531040328839639
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Voice trigger detection is an important task, which enables activating a voice assistant when a target user speaks a keyword phrase. A detector is typically trained on speech data independent of speaker information and used for the voice trigger detection task. However, such a speaker independent voice trigger detector typically suffers from performance degradation on speech from underrepresented groups, such as accented speakers. In this work, we propose a novel voice trigger detector that can use a small number of utterances from a target speaker to improve detection accuracy. Our proposed model employs an encoder-decoder architecture. While the encoder performs speaker independent voice trigger detection, similar to the conventional detector, the decoder predicts a personalized embedding for each utterance. A personalized voice trigger score is then obtained as a similarity score between the embeddings of enrollment utterances and a test utterance. The personalized embedding allows adapting to target speaker's speech when computing the voice trigger score, hence improving voice trigger detection accuracy. Experimental results show that the proposed approach achieves a 38% relative reduction in a false rejection rate (FRR) compared to a baseline speaker independent voice trigger model.
• Abstract（参考訳）: 音声トリガー検出は重要なタスクであり、ターゲットユーザーがキーワードフレーズを話すときに音声アシスタントを活性化することができる。 検出器は通常、話者情報に依存しない音声データに基づいて訓練され、音声トリガー検出タスクに使用される。 しかし、そのような話者独立音声トリガー検出器は、アクセント付き話者のような低表示グループによる音声の性能低下に苦しむ。 そこで本研究では,ターゲット話者からの発話を少数使用して検出精度を向上させる新しい音声トリガ検出器を提案する。 提案モデルはエンコーダ-デコーダアーキテクチャを用いる。 エンコーダは従来の検出器と同様に話者独立音声トリガー検出を行うが、デコーダは発話毎にパーソナライズされた埋め込みを予測する。 次に、登録発話の埋め込みとテスト発話との類似度スコアとしてパーソナライズされた音声トリガースコアを得る。 パーソナライズされた埋め込みは、音声トリガスコアを計算するときに話者の音声に適応できるため、音声トリガ検出精度が向上する。 実験の結果,提案手法は,ベースライン話者独立音声トリガーモデルと比較して,偽拒絶率 (frr) の38%の相対的低減を達成した。

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