論文の概要: A Closer Look at Audio-Visual Multi-Person Speech Recognition and Active Speaker Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05684v1
• Date: Wed, 11 May 2022 15:55:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-13 13:02:58.931561
• Title: A Closer Look at Audio-Visual Multi-Person Speech Recognition and Active Speaker Selection
• Title（参考訳）: 音声・視覚多人数音声認識とアクティブ話者選択について
• Authors: Otavio Braga, Olivier Siohan
• Abstract要約: 様々な雑音条件下では,エンド・ツー・エンドのモデルが,少なくとも大きな2段階のシステムを動作させることを示す。 トレーニングデータとして5万時間以上の公開YouTubeビデオを収録した実験では、アクティブな話者選択タスクにおいて、最初に注目層の精度を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.914246432182873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Audio-visual automatic speech recognition is a promising approach to robust ASR under noisy conditions. However, up until recently it had been traditionally studied in isolation assuming the video of a single speaking face matches the audio, and selecting the active speaker at inference time when multiple people are on screen was put aside as a separate problem. As an alternative, recent work has proposed to address the two problems simultaneously with an attention mechanism, baking the speaker selection problem directly into a fully differentiable model. One interesting finding was that the attention indirectly learns the association between the audio and the speaking face even though this correspondence is never explicitly provided at training time. In the present work we further investigate this connection and examine the interplay between the two problems. With experiments involving over 50 thousand hours of public YouTube videos as training data, we first evaluate the accuracy of the attention layer on an active speaker selection task. Secondly, we show under closer scrutiny that an end-to-end model performs at least as well as a considerably larger two-step system that utilizes a hard decision boundary under various noise conditions and number of parallel face tracks.
• Abstract（参考訳）: 音声・視覚自動音声認識は、雑音条件下での頑健なASRに対する有望なアプローチである。 しかし、近年まで、単一の話し手の映像が音声と一致していると仮定し、複数の人が画面に映っているときの推測時にアクティブな話者を選択することは別個の問題として、孤立して研究されてきた。 代替として、近年の研究では、話者選択問題を直接完全に微分可能なモデルに焼き込むことで、2つの問題を同時に注意メカニズムで解決する提案がなされている。 興味深い発見は、トレーニング時にこの対応が明示的に提供されないにもかかわらず、注意が間接的に音声と発話面の関係を学習することであった。 本研究は, この関係をさらに調査し, 両問題間の相互作用について検討する。 5万時間以上のyoutube公開動画をトレーニングデータとして実験を行い、まず、アクティブな話者選択タスクにおける注意層の精度を評価した。 第2に,様々な雑音条件下でのハード決定境界と並列面のトラック数を利用して,エンド・ツー・エンド・モデルが少なくとも大きな2ステップ・システムとして機能することを示す。

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