Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Task Pseudo-Label Learning for Non-Intrusive Speech Quality Assessment Model

論文の概要: Multi-Task Pseudo-Label Learning for Non-Intrusive Speech Quality Assessment Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09262v3
Date: Wed, 13 Mar 2024 13:15:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-14 18:57:23.789454
Title: Multi-Task Pseudo-Label Learning for Non-Intrusive Speech Quality Assessment Model
Title（参考訳）: 非侵入的音声品質のためのマルチタスク擬似ラベル学習評価モデル
Authors: Ryandhimas E. Zezario, Bo-Ren Brian Bai, Chiou-Shann Fuh, Hsin-Min Wang and Yu Tsao
Abstract要約: 本研究ではMTQ-Netと呼ばれるマルチタスク擬似ラベル学習(MPL)に基づく非侵入的音声品質評価モデルを提案する。 MPLは、事前訓練されたモデルから擬似ラベルスコアを取得し、マルチタスク学習を行う2つの段階から構成される。 MPLアプローチによるMTQ-Netは、他のSSLベースの音声アセスメントモデルと比較して、全体的な予測能力が高い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.32514067707762
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study proposes a multi-task pseudo-label learning (MPL)-based non-intrusive speech quality assessment model called MTQ-Net. MPL consists of two stages: obtaining pseudo-label scores from a pretrained model and performing multi-task learning. The 3QUEST metrics, namely Speech-MOS (S-MOS), Noise-MOS (N-MOS), and General-MOS (G-MOS), are the assessment targets. The pretrained MOSA-Net model is utilized to estimate three pseudo labels: perceptual evaluation of speech quality (PESQ), short-time objective intelligibility (STOI), and speech distortion index (SDI). Multi-task learning is then employed to train MTQ-Net by combining a supervised loss (derived from the difference between the estimated score and the ground-truth label) and a semi-supervised loss (derived from the difference between the estimated score and the pseudo label), where the Huber loss is employed as the loss function. Experimental results first demonstrate the advantages of MPL compared to training a model from scratch and using a direct knowledge transfer mechanism. Second, the benefit of the Huber loss for improving the predictive ability of MTQ-Net is verified. Finally, the MTQ-Net with the MPL approach exhibits higher overall predictive power compared to other SSL-based speech assessment models.
Abstract（参考訳）: 本研究ではMTQ-Netと呼ばれるマルチタスク擬似ラベル学習(MPL)に基づく非侵入的音声品質評価モデルを提案する。 MPLは、事前訓練されたモデルから擬似ラベルスコアを取得し、マルチタスク学習を行う2つの段階から構成される。 3QUESTメトリクス、すなわち、Speech-MOS(S-MOS)、N-MOS(N-MOS)、General-MOS(G-MOS)が評価対象である。事前学習したMOSA-Netモデルを用いて、音声品質の知覚評価(PESQ)、短時間客観的インテリジェンス(STOI)、音声歪み指数(SDI)の3つの擬似ラベルを推定する。次に、MTQ-Netのトレーニングにマルチタスク学習を用い、教師付き損失(推定スコアとグランドトゥルースラベルとの差から)と半教師付き損失(推定スコアと擬似ラベルとの差から)を組み合わせて、ハマー損失を損失関数として利用する。実験結果はまず, モデルをスクラッチからトレーニングし, 直接知識伝達機構を用いた場合と比較して, MPLの利点を実証した。次に、MTQ-Netの予測能力を向上させるために、Huber損失の利点を検証する。最後に、MTQ-Net with the MPLアプローチは、他のSSLベースの音声アセスメントモデルと比較して、全体的な予測能力が高い。

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