論文の概要: MTI-Net: A Multi-Target Speech Intelligibility Prediction Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03310v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 09:17:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 15:54:56.478178
• Title: MTI-Net: A Multi-Target Speech Intelligibility Prediction Model
• Title（参考訳）: MTI-Net:マルチターゲット音声明瞭度予測モデル
• Authors: Ryandhimas E. Zezario, Szu-wei Fu, Fei Chen, Chiou-Shann Fuh, Hsin-Min Wang, Yu Tsao
• Abstract要約: 本研究では,MTI-Netと呼ばれるマルチタスク音声のインテリジェンス予測モデルを提案し,人間と機械のインテリジェンス対策を同時に予測する。 具体的には、MTI-Netは、主観的な聞き取りテスト結果と単語誤り率(WER)のスコアを予測するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.124218779681875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, deep learning (DL)-based non-intrusive speech assessment models have attracted great attention. Many studies report that these DL-based models yield satisfactory assessment performance and good flexibility, but their performance in unseen environments remains a challenge. Furthermore, compared to quality scores, fewer studies elaborate deep learning models to estimate intelligibility scores. This study proposes a multi-task speech intelligibility prediction model, called MTI-Net, for simultaneously predicting human and machine intelligibility measures. Specifically, given a speech utterance, MTI-Net is designed to predict subjective listening test results and word error rate (WER) scores. We also investigate several methods that can improve the prediction performance of MTI-Net. First, we compare different features (including low-level features and embeddings from self-supervised learning (SSL) models) and prediction targets of MTI-Net. Second, we explore the effect of transfer learning and multi-tasking learning on training MTI-Net. Finally, we examine the potential advantages of fine-tuning SSL embeddings. Experimental results demonstrate the effectiveness of using cross-domain features, multi-task learning, and fine-tuning SSL embeddings. Furthermore, it is confirmed that the intelligibility and WER scores predicted by MTI-Net are highly correlated with the ground-truth scores.
• Abstract（参考訳）: 近年,深層学習(DL)に基づく非侵入的音声評価モデルが注目されている。 多くの研究は、これらのDLベースのモデルは、良好な評価性能と優れた柔軟性をもたらすと報告している。 さらに、品質スコアと比較して、インテリジェンススコアを推定する深層学習モデルの研究は少ない。 本研究は,人間と機械の知性尺度を同時に予測するマルチタスク音声知性予測モデルであるmti-netを提案する。 具体的には,MTI-Netは主観的聴力テスト結果と単語誤り率(WER)のスコアを予測するように設計されている。 また,MTI-Netの予測性能を向上させる手法についても検討した。 まず、自己教師付き学習(SSL)モデルからの低レベル機能や埋め込み、MTI-Netの予測ターゲットなど、さまざまな特徴を比較する。 第2に,移動学習とマルチタスク学習がMTI-Netの学習に与える影響を検討する。 最後に、細調整のSSL埋め込みの潜在的な利点について検討する。 実験の結果,クロスドメイン機能,マルチタスク学習,ssl組込みの微調整の有効性が実証された。 さらに,MTI-Netにより予測されるインテリジェンス性とWERスコアが,地中信頼度と高い相関があることが確認された。

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