論文の概要: On Out-of-Distribution Detection for Audio with Deep Nearest Neighbors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15283v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 09:35:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 16:07:13.139860
• Title: On Out-of-Distribution Detection for Audio with Deep Nearest Neighbors
• Title（参考訳）: 近近距離音声の分布外検出について
• Authors: Zaharah Bukhsh, Aaqib Saeed
• Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、モデルのトレーニングデータと同じ分布に属さないデータポイントを特定することである。 本手法は,音声(および音声)データセットの幅広いカテゴリにわたるOOD入力を効果的に検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.591566487849146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection is concerned with identifying data points that do not belong to the same distribution as the model's training data. For the safe deployment of predictive models in a real-world environment, it is critical to avoid making confident predictions on OOD inputs as it can lead to potentially dangerous consequences. However, OOD detection largely remains an under-explored area in the audio (and speech) domain. This is despite the fact that audio is a central modality for many tasks, such as speaker diarization, automatic speech recognition, and sound event detection. To address this, we propose to leverage feature-space of the model with deep k-nearest neighbors to detect OOD samples. We show that this simple and flexible method effectively detects OOD inputs across a broad category of audio (and speech) datasets. Specifically, it improves the false positive rate (FPR@TPR95) by 17% and the AUROC score by 7% than other prior techniques.
• Abstract（参考訳）: out-of-distribution (ood) 検出は、モデルのトレーニングデータと同じ分布に属しないデータポイントの識別に関係している。 現実の環境での予測モデルの安全な配置には、OOD入力に対する確実な予測を避けることが重要であり、潜在的に危険な結果をもたらす可能性がある。 しかし、OOD検出は音声(および音声)領域の未探索領域として残されている。 これは、音声が話者ダイアリゼーション、自動音声認識、音響イベント検出といった多くのタスクの中心的なモダリティであるにもかかわらずである。 そこで本研究では,このモデルの特徴空間を深いk-nearest近傍で活用し,oodサンプルを検出することを提案する。 本手法は,音声(および音声)データセットの幅広いカテゴリにわたるood入力を効果的に検出できることを示す。 具体的には、偽陽性率(fpr@tpr95)を17%、aurocスコアを他の先行技術よりも7%向上させる。

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