論文の概要: Leveraging Speaker Embeddings with Adversarial Multi-task Learning for Age Group Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09058v1
• Date: Sun, 22 Jan 2023 05:01:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 15:03:57.871801
• Title: Leveraging Speaker Embeddings with Adversarial Multi-task Learning for Age Group Classification
• Title（参考訳）: 年齢集団分類のための逆マルチタスク学習による話者埋め込みの活用
• Authors: Kwangje Baeg, Yeong-Gwan Kim, Young-Sub Han, Byoung-Ki Jeon
• Abstract要約: 本研究では, 対人多タスク学習から派生した話者識別型埋め込みを用いて, 年齢層における特徴の整合とドメイン差の低減を図る。 VoxCeleb Enrichment データセットの実験結果から,多目的シナリオにおける適応型対向ネットワークの有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, researchers have utilized neural network-based speaker embedding techniques in speaker-recognition tasks to identify speakers accurately. However, speaker-discriminative embeddings do not always represent speech features such as age group well. In an embedding model that has been highly trained to capture speaker traits, the task of age group classification is closer to speech information leakage. Hence, to improve age group classification performance, we consider the use of speaker-discriminative embeddings derived from adversarial multi-task learning to align features and reduce the domain discrepancy in age subgroups. In addition, we investigated different types of speaker embeddings to learn and generalize the domain-invariant representations for age groups. Experimental results on the VoxCeleb Enrichment dataset verify the effectiveness of our proposed adaptive adversarial network in multi-objective scenarios and leveraging speaker embeddings for the domain adaptation task.
• Abstract（参考訳）: 近年,ニューラルネットワークに基づく話者埋め込み技術を用いて話者を正確に識別している。 しかし、話者弁別埋め込みは必ずしも年齢グループのような音声特徴を表現するわけではない。 話者の特徴を捉えるために高度に訓練された埋め込みモデルでは,年齢群分類の課題は音声情報漏洩に近い。 そこで,年齢集団の分類性能を向上させるために,多タスク学習から派生した話者識別埋め込みを用いた特徴の調整と年齢サブグループのドメイン不一致の低減について検討する。 さらに,年齢群のドメイン不変表現を学習し一般化するために,話者埋め込みの異なるタイプを調査した。 VoxCeleb Enrichment データセットの実験結果は,多目的シナリオにおける適応型対向ネットワークの有効性を検証し,話者埋め込みをドメイン適応タスクに活用する。

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