論文の概要: EfficientLEAF: A Faster LEarnable Audio Frontend of Questionable Use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05508v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 13:04:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 19:33:21.893961
• Title: EfficientLEAF: A Faster LEarnable Audio Frontend of Questionable Use
• Title（参考訳）: EfficientLEAF: より高速な質問可能なオーディオフロントエンド
• Authors: Jan Schl\"uter, Gerald Gutenbrunner
• Abstract要約: 音声分類において、パラメータがほとんどない識別可能な聴覚フィルタバンクは、ハードコードされたスペクトログラムと生オーディオの間の中間領域をカバーする。 LEAF (arXiv:2101.08596), Per-Channel Energy Normalization (PCEN) と組み合わせたGaborベースのフィルタバンクは,有望な結果を示しているが,計算コストが高い。 非均一な畳み込みカーネルサイズとストライドにより、PCENを並列化可能な演算に置き換えることで、より効率的に同様の結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In audio classification, differentiable auditory filterbanks with few parameters cover the middle ground between hard-coded spectrograms and raw audio. LEAF (arXiv:2101.08596), a Gabor-based filterbank combined with Per-Channel Energy Normalization (PCEN), has shown promising results, but is computationally expensive. With inhomogeneous convolution kernel sizes and strides, and by replacing PCEN with better parallelizable operations, we can reach similar results more efficiently. In experiments on six audio classification tasks, our frontend matches the accuracy of LEAF at 3% of the cost, but both fail to consistently outperform a fixed mel filterbank. The quest for learnable audio frontends is not solved.
• Abstract（参考訳）: 音声分類において、パラメータがほとんどない識別可能な聴覚フィルタバンクは、ハードコードされたスペクトログラムと生オーディオの間の中間領域をカバーする。 LEAF (arXiv:2101.08596), Per-Channel Energy Normalization (PCEN) と組み合わせたGaborベースのフィルタバンクは,有望な結果を示しているが,計算コストが高い。 非均一な畳み込みカーネルサイズとストライドにより、PCENをより良い並列化操作に置き換えることで、より効率的に同様の結果が得られる。 6つの音声分類タスクの実験では、フロントエンドはLEAFの精度を3%のコストで一致させるが、どちらも固定されたメルフィルタバンクを一貫して上回りません。 学習可能なオーディオフロントエンドの探求は解決されていない。

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