論文の概要: Dynamic Kernels and Channel Attention with Multi-Layer Embedding Aggregation for Speaker Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02000v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 17:13:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 14:03:36.795147
• Title: Dynamic Kernels and Channel Attention with Multi-Layer Embedding Aggregation for Speaker Verification
• Title（参考訳）: 話者照合のための多層埋め込みアグリゲーションによる動的カーネルとチャネル注意
• Authors: Anna Ollerenshaw, Md Asif Jalal, Thomas Hain
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークにおける注意に基づく動的カーネルを用いたモデル分解能の向上手法を提案する。 提案した動的畳み込みモデルはVoxCeleb1テストセットで1.62%のEERと0.18のミニDCFを達成し、ECAPA-TDNNと比較して17%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.833851817220616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State-of-the-art speaker verification frameworks have typically focused on speech enhancement techniques with increasingly deeper (more layers) and wider (number of channels) models to improve their verification performance. Instead, this paper proposes an approach to increase the model resolution capability using attention-based dynamic kernels in a convolutional neural network to adapt the model parameters to be feature-conditioned. The attention weights on the kernels are further distilled by channel attention and multi-layer feature aggregation to learn global features from speech. This approach provides an efficient solution to improving representation capacity with lower data resources. This is due to the self-adaptation to inputs of the structures of the model parameters. The proposed dynamic convolutional model achieved 1.62\% EER and 0.18 miniDCF on the VoxCeleb1 test set and has a 17\% relative improvement compared to the ECAPA-TDNN.
• Abstract（参考訳）: 最先端の話者検証フレームワークは、一般的に、より深い(より多くの層)とより広い(チャンネルの数)モデルを用いて、検証性能を向上させる音声強調技術に焦点を当てている。 本稿では,畳み込みニューラルネットワークにおける注意に基づく動的カーネルを用いて,モデルパラメータを特徴条件に適応させる手法を提案する。 カーネルに対する注意重みは、音声からグローバル特徴を学ぶためにチャンネル注意と多層特徴集約によってさらに蒸留される。 このアプローチは、低いデータリソースで表現能力を改善するための効率的なソリューションを提供する。 これはモデルパラメータの構造の入力に対する自己適応のためである。 提案する動的畳み込みモデルは、voxceleb1テストセット上で1.62\%eerと0.18 minidcfを達成し、ecapa-tdnnと比較して17\%の相対的改善が得られた。

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