論文の概要: Dummy Prototypical Networks for Few-Shot Open-Set Keyword Spotting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13691v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 01:56:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-02 17:19:55.855614
• Title: Dummy Prototypical Networks for Few-Shot Open-Set Keyword Spotting
• Title（参考訳）: Few-Shot Open-Set Keyword Spottingのためのダミープロトタイプネットワーク
• Authors: Byeonggeun Kim, Seunghan Yang, Inseop Chung, Simyung Chang
• Abstract要約: スプリットGSCという新しいベンチマーク設定で、数ショットのオープンセットキーワードスポッティングに取り組む。 オープンセットをよりよく検出し,Dummy Prototypeal Networks(D-ProtoNets)というシンプルで強力なアプローチを導入するために,メトリック学習に基づくエピソード有名なダミープロトタイプを提案する。 また,本手法を標準ベンチマーク,miniImageNet,D-ProtoNetsで検証し,FSOSRにおける最先端のオープンセット検出率を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4423565043274795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Keyword spotting is the task of detecting a keyword in streaming audio. Conventional keyword spotting targets predefined keywords classification, but there is growing attention in few-shot (query-by-example) keyword spotting, e.g., N-way classification given M-shot support samples. Moreover, in real-world scenarios, there can be utterances from unexpected categories (open-set) which need to be rejected rather than classified as one of the N classes. Combining the two needs, we tackle few-shot open-set keyword spotting with a new benchmark setting, named splitGSC. We propose episode-known dummy prototypes based on metric learning to detect an open-set better and introduce a simple and powerful approach, Dummy Prototypical Networks (D-ProtoNets). Our D-ProtoNets shows clear margins compared to recent few-shot open-set recognition (FSOSR) approaches in the suggested splitGSC. We also verify our method on a standard benchmark, miniImageNet, and D-ProtoNets shows the state-of-the-art open-set detection rate in FSOSR.
• Abstract（参考訳）: キーワードスポッティングは、ストリーミングオーディオのキーワードを検出するタスクである。 従来のキーワードスポッティングは定義済みのキーワード分類をターゲットとしているが、Mショットのサポートサンプルが与えられた場合のNウェイ分類など、少数ショット(クエリ・バイ・サンプル)キーワードスポッティングでは注目が集まっている。 さらに、実世界のシナリオでは、Nクラスの1つに分類されるのではなく、拒絶される必要がある予期せぬカテゴリ(オープンセット)からの発声がある。 2つのニーズを組み合わせることで、splitGSCという新しいベンチマーク設定で、数ショットのオープンセットキーワードスポッティングに取り組む。 本稿では,オープンセットをよりよく検出するために,メトリック学習に基づくエピソード既知のダミープロトタイプを提案し,ダミープロトタイプネットワーク(d-protonets)を提案する。 我々のD-ProtoNetsは、最近提案されたsplitGSCにおけるFSOSRアプローチと比較して明らかなマージンを示している。 また,本手法を標準ベンチマーク,miniImageNet,D-ProtoNetsで検証し,FSOSRにおける最先端のオープンセット検出率を示す。

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