論文の概要: SCANet: A Self- and Cross-Attention Network for Audio-Visual Speech Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08143v2
• Date: Mon, 25 Sep 2023 15:40:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 01:20:01.261038
• Title: SCANet: A Self- and Cross-Attention Network for Audio-Visual Speech Separation
• Title（参考訳）: SCANet: 音声と音声の分離のための自律的・横断的ネットワーク
• Authors: Kai Li, Runxuan Yang, Xiaolin Hu
• Abstract要約: 本稿では,音声・視覚的特徴融合のための自己注意ネットワーク(SCANet)を提案する。 3つの標準オーディオ視覚分離ベンチマークの実験は、SCANetの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.812962733245026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of different modalities, such as audio and visual information, plays a crucial role in human perception of the surrounding environment. Recent research has made significant progress in designing fusion modules for audio-visual speech separation. However, they predominantly focus on multi-modal fusion architectures situated either at the top or bottom positions, rather than comprehensively considering multi-modal fusion at various hierarchical positions within the network. In this paper, we propose a novel model called self- and cross-attention network (SCANet), which leverages the attention mechanism for efficient audio-visual feature fusion. SCANet consists of two types of attention blocks: self-attention (SA) and cross-attention (CA) blocks, where the CA blocks are distributed at the top (TCA), middle (MCA) and bottom (BCA) of SCANet. These blocks maintain the ability to learn modality-specific features and enable the extraction of different semantics from audio-visual features. Comprehensive experiments on three standard audio-visual separation benchmarks (LRS2, LRS3, and VoxCeleb2) demonstrate the effectiveness of SCANet, outperforming existing state-of-the-art (SOTA) methods while maintaining comparable inference time.
• Abstract（参考訳）: 音声や視覚情報などの様々なモダリティの統合は、周囲の環境に対する人間の認識において重要な役割を果たす。 最近の研究は、音声と視覚の分離のための融合モジュールの設計に大きな進歩をもたらした。 しかし、主にネットワーク内の様々な階層的な位置におけるマルチモーダル融合を包括的に考慮するのではなく、トップまたはボトム位置に位置するマルチモーダル融合アーキテクチャに焦点を当てた。 本稿では,音声・視覚的特徴融合のためのアテンション機構を活用する,自己・クロスアテンションネットワーク(SCANet)という新しいモデルを提案する。 SCANetは、セルフアテンション(SA)とクロスアテンション(CA)の2つのタイプのアテンションブロックで構成されており、CAブロックは、SCANetの上位(TCA)、中間(MCA)、下部(BCA)に分散されている。 これらのブロックは、モダリティ固有の特徴を学習し、オーディオ視覚的特徴から異なる意味を抽出することができる。 3つの標準オーディオ視覚分離ベンチマーク(LRS2, LRS3, VoxCeleb2)の総合的な実験により、SCANetの有効性が実証された。

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