論文の概要: A Stutter Seldom Comes Alone -- Cross-Corpus Stuttering Detection as a Multi-label Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19255v1
• Date: Tue, 30 May 2023 17:42:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 14:38:26.617823
• Title: A Stutter Seldom Comes Alone -- Cross-Corpus Stuttering Detection as a Multi-label Problem
• Title（参考訳）: 滅多に来ない, マルチラベル問題としてのクロスコーパス・スタッタ検出
• Authors: Sebastian P. Bayerl, Dominik Wagner, Ilja Baumann, Florian H\"onig, Tobias Bocklet, Elmar N\"oth, Korbinian Riedhammer
• Abstract要約: 本稿では,多言語およびクロスコーパスの終端スタブリング検出を多ラベル問題として検討する。 注意に基づく分類とマルチタスク学習を併用したwav2vec 2.0システムの評価を行った。 実験結果と誤差解析により,クロスコーパスおよび多言語データに基づいて学習したマルチラベルスタブリング検出システムが競合する結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.002036542374613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most stuttering detection and classification research has viewed stuttering as a multi-class classification problem or a binary detection task for each dysfluency type; however, this does not match the nature of stuttering, in which one dysfluency seldom comes alone but rather co-occurs with others. This paper explores multi-language and cross-corpus end-to-end stuttering detection as a multi-label problem using a modified wav2vec 2.0 system with an attention-based classification head and multi-task learning. We evaluate the method using combinations of three datasets containing English and German stuttered speech, one containing speech modified by fluency shaping. The experimental results and an error analysis show that multi-label stuttering detection systems trained on cross-corpus and multi-language data achieve competitive results but performance on samples with multiple labels stays below over-all detection results.
• Abstract（参考訳）: 多くのスタチング検出・分類研究は、スタチングを多クラス分類問題や、各ディスフルエンシータイプに対するバイナリ検出タスクと見ているが、これはスタチングの性質とは一致せず、単一のディフルエンシーが単独で現れることはほとんどなく、むしろ他と共起している。 本稿では,注意に基づく分類ヘッドとマルチタスク学習を備えた修正wav2vec 2.0システムを用いたマルチラベル問題として,マルチ言語とクロスコーポレートなエンドツーエンドスッタリング検出について検討する。 本手法は,英語とドイツ語の散文を含む3つのデータセットの組み合わせを用いて評価する。 実験結果と誤差解析により,クロスコーパスおよび多言語データに基づいて学習したマルチラベルスタブリング検出システムは競合する結果を得るが,複数のラベルを持つサンプルの性能はオーバーオール検出結果以下であることがわかった。

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