論文の概要: AmberNet: A Compact End-to-End Model for Spoken Language Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15781v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 21:47:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 17:00:03.608253
• Title: AmberNet: A Compact End-to-End Model for Spoken Language Identification
• Title（参考訳）: AmberNet: 音声言語識別のためのコンパクトなエンドツーエンドモデル
• Authors: Fei Jia, Nithin Rao Koluguri, Jagadeesh Balam, Boris Ginsburg
• Abstract要約: 本稿では,音声言語識別のためのコンパクトなエンドツーエンドニューラルネットワークであるAmberNetを提案する。 AmberNetは1次元の奥行きの分離可能な畳み込みと、グローバルコンテキストを持つSqueeze-and-Excitationレイヤで構成されている。 このモデルは、精度とスピードのトレードオフを改善するために、容易にスケーラブルであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.374726480685766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present AmberNet, a compact end-to-end neural network for Spoken Language Identification. AmberNet consists of 1D depth-wise separable convolutions and Squeeze-and-Excitation layers with global context, followed by statistics pooling and linear layers. AmberNet achieves performance similar to state-of-the-art(SOTA) models on VoxLingua107 dataset, while being 10x smaller. AmberNet can be adapted to unseen languages and new acoustic conditions with simple finetuning. It attains SOTA accuracy of 75.8% on FLEURS benchmark. We show the model is easily scalable to achieve a better trade-off between accuracy and speed. We further inspect the model's sensitivity to input length and show that AmberNet performs well even on short utterances.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声言語識別のためのコンパクトなエンドツーエンドニューラルネットワークであるAmberNetを提案する。 AmberNetは1次元奥行き分離可能な畳み込みと、グローバルコンテキストを備えたSqueeze-and-Excitationレイヤで構成され、統計プールと線形レイヤが続く。 AmberNetは、VoxLingua107データセット上のState-of-the-art(SOTA)モデルに似たパフォーマンスを実現し、10倍小さい。 ambernetは、未発見の言語や単純な微調整による新しい音響条件に適応することができる。 FLEURSベンチマークの精度は75.8%である。 モデルのスケーラビリティが向上し,精度と速度のトレードオフが向上することを示す。 さらに,入力長に対するモデルの感度を検査し,短発話においてもambernetが良好であることを示す。

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