論文の概要: Distilling Multi-Level X-vector Knowledge for Small-footprint Speaker Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01125v3
• Date: Tue, 19 Dec 2023 23:25:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 22:23:16.328790
• Title: Distilling Multi-Level X-vector Knowledge for Small-footprint Speaker Verification
• Title（参考訳）: 小型フットプリント話者検証のためのマルチレベルXベクトル知識の蒸留
• Authors: Xuechen Liu, Md Sahidullah, Tomi Kinnunen
• Abstract要約: 本研究は, 知識蒸留を用いた小型フットプリント深層話者埋込み抽出の開発に焦点をあてる。 我々のアプローチは、x-vectorモデル(教師ネットワーク)の異なるレベルからの埋め込みをマージして、コンパクトな学生ネットワークを訓練することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.47803028215758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Even though deep speaker models have demonstrated impressive accuracy in speaker verification tasks, this often comes at the expense of increased model size and computation time, presenting challenges for deployment in resource-constrained environments. Our research focuses on addressing this limitation through the development of small footprint deep speaker embedding extraction using knowledge distillation. While previous work in this domain has concentrated on speaker embedding extraction at the utterance level, our approach involves amalgamating embeddings from different levels of the x-vector model (teacher network) to train a compact student network. The results highlight the significance of frame-level information, with the student models exhibiting a remarkable size reduction of 85%-91% compared to their teacher counterparts, depending on the size of the teacher embeddings. Notably, by concatenating teacher embeddings, we achieve student networks that maintain comparable performance to the teacher while enjoying a substantial 75% reduction in model size. These findings and insights extend to other x-vector variants, underscoring the broad applicability of our approach.
• Abstract（参考訳）: 深い話者モデルは話者検証タスクにおいて印象的な精度を示したが、これはしばしばモデルサイズと計算時間の増加を犠牲にし、リソース制約のある環境でのデプロイメントの課題を提示している。 本研究は, 知識蒸留を用いたフットプリント深層話者埋込み抽出の開発を通じて, この限界に対処することに焦点を当てる。 この領域でのこれまでの研究は発話レベルでの話者埋め込み抽出に集中しているが、このアプローチでは、x-vectorモデル(教師ネットワーク)の異なるレベルからの埋め込みを融合して、コンパクトな学生ネットワークを訓練する。 その結果, 学生モデルは, 教師の埋め込みの大きさによって85%～91%の顕著な縮小率を示し, フレームレベルの情報の重要性が強調された。 特に,教師の埋め込みを連結することにより,教師と同等の性能を維持しながら,モデルサイズを75%削減した学生ネットワークを実現する。 これらの発見と洞察は他のx-ベクター変種にまで拡張され、我々のアプローチの幅広い適用性を示している。

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