論文の概要: MIR-GAN: Refining Frame-Level Modality-Invariant Representations with Adversarial Network for Audio-Visual Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10567v1
• Date: Sun, 18 Jun 2023 14:02:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 19:55:01.231662
• Title: MIR-GAN: Refining Frame-Level Modality-Invariant Representations with Adversarial Network for Audio-Visual Speech Recognition
• Title（参考訳）: MIR-GAN:アダベリアルネットワークを用いたフレームレベルモード不変表現の精製
• Authors: Yuchen Hu, Chen Chen, Ruizhe Li, Heqing Zou, Eng Siong Chng
• Abstract要約: フレームレベルのモダリティ不変表現(MIR-GAN)を洗練するための逆ネットワークを提案する。 特に,フレームレベルのモダリティ不変表現(MIR-GAN)を洗練するための逆ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.042478625584653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio-visual speech recognition (AVSR) attracts a surge of research interest recently by leveraging multimodal signals to understand human speech. Mainstream approaches addressing this task have developed sophisticated architectures and techniques for multi-modality fusion and representation learning. However, the natural heterogeneity of different modalities causes distribution gap between their representations, making it challenging to fuse them. In this paper, we aim to learn the shared representations across modalities to bridge their gap. Different from existing similar methods on other multimodal tasks like sentiment analysis, we focus on the temporal contextual dependencies considering the sequence-to-sequence task setting of AVSR. In particular, we propose an adversarial network to refine frame-level modality-invariant representations (MIR-GAN), which captures the commonality across modalities to ease the subsequent multimodal fusion process. Extensive experiments on public benchmarks LRS3 and LRS2 show that our approach outperforms the state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: 音声視覚音声認識(AVSR)は、近年、人間の発話を理解するためにマルチモーダル信号を活用することで、研究の関心が高まりつつある。 この課題に対処する主流のアプローチは、マルチモーダリティ融合と表現学習のための高度なアーキテクチャと技術を開発した。 しかし、異なるモダリティの自然な不均一性は、それらの表現間の分布ギャップを生じさせ、それらを融合させることを困難にする。 本稿では,モダリティ間の共通表現を学習してギャップを埋めることを目的とする。 感情分析などの他のマルチモーダルタスクにおける既存の類似手法とは異なり,avsrのシーケンス間タスク設定を考慮した時間的文脈依存性に注目した。 特に,フレームレベルのモダリティ不変表現(MIR-GAN)を改良する対角ネットワークを提案する。 LRS3 と LRS2 の公開ベンチマークによる大規模な実験により,我々の手法は最先端技術よりも優れていることが示された。

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