論文の概要: 3D-Speaker: A Large-Scale Multi-Device, Multi-Distance, and Multi-Dialect Corpus for Speech Representation Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15354v3
• Date: Mon, 25 Sep 2023 02:36:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 02:00:56.361696
• Title: 3D-Speaker: A Large-Scale Multi-Device, Multi-Distance, and Multi-Dialect Corpus for Speech Representation Disentanglement
• Title（参考訳）: 3D-Speaker: 大規模マルチデバイス, マルチディスタンス, マルチディレクトコーパスによる音声表現遠絡
• Authors: Siqi Zheng, Luyao Cheng, Yafeng Chen, Hui Wang, Qian Chen
• Abstract要約: 発話における無関係な情報を遠ざけることは、音声コミュニティにおいて重要な研究課題である。 本稿では,音声表現のゆがみの研究を容易にするための大規模音声コーパスを提案する。 3Dスピーカーには1万人以上のスピーカーが含まれており、それぞれが複数のデバイスで同時に記録されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.835810385342972
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Disentangling uncorrelated information in speech utterances is a crucial research topic within speech community. Different speech-related tasks focus on extracting distinct speech representations while minimizing the affects of other uncorrelated information. We present a large-scale speech corpus to facilitate the research of speech representation disentanglement. 3D-Speaker contains over 10,000 speakers, each of whom are simultaneously recorded by multiple Devices, locating at different Distances, and some speakers are speaking multiple Dialects. The controlled combinations of multi-dimensional audio data yield a matrix of a diverse blend of speech representation entanglement, thereby motivating intriguing methods to untangle them. The multi-domain nature of 3D-Speaker also makes it a suitable resource to evaluate large universal speech models and experiment methods of out-of-domain learning and self-supervised learning. https://3dspeaker.github.io/
• Abstract（参考訳）: 発話における非相関情報の拡散は、音声コミュニティにおいて重要な研究課題である。 異なる音声関連タスクは、他の非相関情報の影響を最小限に抑えながら、異なる音声表現を抽出することに焦点を当てる。 本稿では,音声表現のゆがみの研究を容易にするための大規模音声コーパスを提案する。 3D-Speakerには10,000人以上のスピーカーが含まれており、それぞれが複数のデバイスによって同時に記録され、異なる距離に配置されている。 多次元オーディオデータの制御された組み合わせは、多様な音声表現の絡み合いの混合のマトリックスを生じさせ、興味をそそる方法の動機付けとなる。 3D-Speakerのマルチドメインの性質は、ドメイン外学習と自己教師型学習の大規模な普遍的な音声モデルと実験方法を評価するのに適している。 https://3dspeaker.github.io/

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