論文の概要: Simple Pooling Front-ends For Efficient Audio Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00943v5
• Date: Sun, 7 May 2023 02:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 00:15:18.915663
• Title: Simple Pooling Front-ends For Efficient Audio Classification
• Title（参考訳）: 効率的な音声分類のための簡易プールフロントエンド
• Authors: Xubo Liu, Haohe Liu, Qiuqiang Kong, Xinhao Mei, Mark D. Plumbley, Wenwu Wang
• Abstract要約: 入力音声特徴量における時間的冗長性を排除することは,効率的な音声分類に有効な方法である可能性が示唆された。 本稿では、単純な非パラメトリックプーリング操作を用いて冗長な情報を削減する単純なプールフロントエンド(SimPFs)のファミリーを提案する。 SimPFは、市販オーディオニューラルネットワークの浮動小数点演算数の半数以上を削減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.59107110017436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there has been increasing interest in building efficient audio neural networks for on-device scenarios. Most existing approaches are designed to reduce the size of audio neural networks using methods such as model pruning. In this work, we show that instead of reducing model size using complex methods, eliminating the temporal redundancy in the input audio features (e.g., mel-spectrogram) could be an effective approach for efficient audio classification. To do so, we proposed a family of simple pooling front-ends (SimPFs) which use simple non-parametric pooling operations to reduce the redundant information within the mel-spectrogram. We perform extensive experiments on four audio classification tasks to evaluate the performance of SimPFs. Experimental results show that SimPFs can achieve a reduction in more than half of the number of floating point operations (FLOPs) for off-the-shelf audio neural networks, with negligible degradation or even some improvements in audio classification performance.
• Abstract（参考訳）: 近年、デバイス上のシナリオに効率的な音声ニューラルネットワークを構築することへの関心が高まっている。 既存のアプローチのほとんどは、モデルプルーニングなどの手法を用いて、オーディオニューラルネットワークのサイズを減らすように設計されている。 本研究では,複雑な手法を用いてモデルサイズを小さくする代わりに,入力音声特徴量(メルスペクトログラムなど)の時間的冗長性を排除することが,効率的な音声分類に有効なアプローチであることを示す。 そこで我々は,単純な非パラメトリックプーリング操作を用いて,メルスペクトル内の冗長情報を低減できる単純なプールフロントエンド(SimPFs)のファミリーを提案する。 我々は,SimPFの性能を評価するために,4つの音声分類タスクについて広範な実験を行った。 実験結果から,SimPFは既設の音声ニューラルネットワークの浮動小数点演算(FLOP)の半数以上を削減できることがわかった。

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