論文の概要: CCATMos: Convolutional Context-aware Transformer Network for
Non-intrusive Speech Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02577v1
- Date: Fri, 4 Nov 2022 16:46:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 17:45:47.719835
- Title: CCATMos: Convolutional Context-aware Transformer Network for
Non-intrusive Speech Quality Assessment
- Title（参考訳）: CCATMos:非侵入的音声品質評価のための畳み込みコンテキスト対応変圧器ネットワーク
- Authors: Yuchen Liu, Li-Chia Yang, Alex Pawlicki, Marko Stamenovic
- Abstract要約: 本研究では,人間の評価スコア(MOS)を予測するために,CCAT(Convolutional Context-Aware Transformer)ネットワークと呼ばれる新しいエンド・ツー・エンドのモデル構造を提案する。
我々は、複数の言語と歪みタイプにまたがる3つのMOSアノテーション付きデータセット上でモデルを評価し、その結果をConferenceSpeech 2022 Challengeに提出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.497279501767606
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Speech quality assessment has been a critical component in many voice
communication related applications such as telephony and online conferencing.
Traditional intrusive speech quality assessment requires the clean reference of
the degraded utterance to provide an accurate quality measurement. This
requirement limits the usability of these methods in real-world scenarios. On
the other hand, non-intrusive subjective measurement is the ``golden standard"
in evaluating speech quality as human listeners can intrinsically evaluate the
quality of any degraded speech with ease. In this paper, we propose a novel
end-to-end model structure called Convolutional Context-Aware Transformer
(CCAT) network to predict the mean opinion score (MOS) of human raters. We
evaluate our model on three MOS-annotated datasets spanning multiple languages
and distortion types and submit our results to the ConferencingSpeech 2022
Challenge. Our experiments show that CCAT provides promising MOS predictions
compared to current state-of-art non-intrusive speech assessment models with
average Pearson correlation coefficient (PCC) increasing from 0.530 to 0.697
and average RMSE decreasing from 0.768 to 0.570 compared to the baseline model
on the challenge evaluation test set.
- Abstract（参考訳）: 音声品質評価は、電話やオンライン会議など、多くの音声通信関連アプリケーションにおいて重要な要素である。
従来の侵入的音声品質評価は、正確な品質測定を提供するために、劣化した発話のクリーンな参照を必要とする。
この要件は、実際のシナリオでこれらのメソッドの使用性を制限する。
一方, 音声品質評価において, 非インタラクティブ主観的測定は「黄金標準」であり, 人間の聴き手は, 劣化した音声の質を本質的に容易に評価できる。
本稿では,人間のレーダの平均世論スコア(MOS)を予測するために,CCAT(Convolutional Context-Aware Transformer)ネットワークと呼ばれる新しいエンドツーエンドモデル構造を提案する。
我々は,複数の言語と歪み型にまたがる3つのmosアノテートデータセットのモデルを評価し,その結果をconferencingspeech 2022 challengeに提出した。
実験の結果、CCATは、平均ピアソン相関係数(PCC)が0.530から0.697に増加し、平均RMSEが0.768から0.570に低下し、現在最先端の非侵襲的音声評価モデルと比較して有望なMOS予測を提供することがわかった。
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