論文の概要: Looking Similar, Sounding Different: Leveraging Counterfactual Cross-Modal Pairs for Audiovisual Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05600v2
• Date: Sat, 8 Jun 2024 04:19:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 05:48:34.522339
• Title: Looking Similar, Sounding Different: Leveraging Counterfactual Cross-Modal Pairs for Audiovisual Representation Learning
• Title（参考訳）: 見た目が似ていて、音が違う:視覚的表現学習のための対物的クロスモーダルペアの活用
• Authors: Nikhil Singh, Chih-Wei Wu, Iroro Orife, Mahdi Kalayeh,
• Abstract要約: 映画やテレビ番組と呼ばれるバージョンを使って、クロスモーダルなコントラスト学習を強化しています。 提案手法では, 音声のみが異なる音声トラックの表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6204417068568424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Audiovisual representation learning typically relies on the correspondence between sight and sound. However, there are often multiple audio tracks that can correspond with a visual scene. Consider, for example, different conversations on the same crowded street. The effect of such counterfactual pairs on audiovisual representation learning has not been previously explored. To investigate this, we use dubbed versions of movies and television shows to augment cross-modal contrastive learning. Our approach learns to represent alternate audio tracks, differing only in speech, similarly to the same video. Our results, from a comprehensive set of experiments investigating different training strategies, show this general approach improves performance on a range of downstream auditory and audiovisual tasks, without majorly affecting linguistic task performance overall. These findings highlight the importance of considering speech variation when learning scene-level audiovisual correspondences and suggest that dubbed audio can be a useful augmentation technique for training audiovisual models toward more robust performance on diverse downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 視覚表現学習は一般的に視覚と音の対応に依存する。 しかし、視覚的なシーンに対応可能な複数のオーディオトラックがしばしば存在する。 例えば、同じ混雑した通りで異なる会話を考えてみましょう。 このような対物対が視聴覚表現学習に与える影響については,これまで検討されていない。 これを調べるために,映画やテレビ番組の呼び名を用いて,異種間のコントラスト学習を増強した。 提案手法では, 音声のみが異なる音声トラックの表現を学習する。 本研究は, 様々な学習戦略を総合的に検討した結果, ダウンストリーム・オーディエンス・タスクや音声視覚タスクの性能向上に寄与せず, 言語的タスクの全般的パフォーマンスに大きく影響を及ぼすことなく, 総合的に評価できることを示すものである。 これらの知見は、シーンレベルの音声視覚対応を学習する際の音声変化を考慮することの重要性を強調し、様々な下流タスクにおけるより堅牢なパフォーマンスに向けてオーディオ視覚モデルを訓練するのに有用な拡張手法である、と示唆する。

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