論文の概要: Multi-Dataset Co-Training with Sharpness-Aware Optimization for Audio Anti-spoofing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19953v1
• Date: Wed, 31 May 2023 15:37:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 15:44:27.699137
• Title: Multi-Dataset Co-Training with Sharpness-Aware Optimization for Audio Anti-spoofing
• Title（参考訳）: シャープネスを考慮したマルチデータセット協調学習
• Authors: Hye-jin Shim, Jee-weon Jung, Tomi Kinnunen
• Abstract要約: State-of-the-art spoofing countermeasure(CM)モデルは特定のデータセットでよく機能するが、異なるデータセットで評価すると一般化が欠如する。 我々は,大規模な事前学習モデルと競合する,コンパクトだが十分に一般化されたCMモデルの開発を目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.330910804689843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Audio anti-spoofing for automatic speaker verification aims to safeguard users' identities from spoofing attacks. Although state-of-the-art spoofing countermeasure(CM) models perform well on specific datasets, they lack generalization when evaluated with different datasets. To address this limitation, previous studies have explored large pre-trained models, which require significant resources and time. We aim to develop a compact but well-generalizing CM model that can compete with large pre-trained models. Our approach involves multi-dataset co-training and sharpness-aware minimization, which has not been investigated in this domain. Extensive experiments reveal that proposed method yield competitive results across various datasets while utilizing 4,000 times less parameters than the large pre-trained models.
• Abstract（参考訳）: 自動話者認証のための音声アンチスプーフィングは、スプーフィング攻撃からユーザのアイデンティティを保護することを目的としている。 最先端スプーフィング対策(CM)モデルは特定のデータセットでよく機能するが、異なるデータセットで評価すると一般化が欠如する。 この制限に対処するため、以前の研究では、かなりのリソースと時間を要する大規模な事前訓練モデルについて検討してきた。 我々は,大規模事前学習モデルと競合するコンパクトかつ一般化したcmモデルの開発を目指している。 このアプローチには,マルチデータセットのコトレーニングとシャープネス認識の最小化が関与する。 大規模な実験により,提案手法は,大規模な事前学習モデルよりも4,000倍少ないパラメータを生かしながら,各種データセット間の競争結果が得られることがわかった。

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