論文の概要: Leveraging Language Model Capabilities for Sound Event Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11530v2
• Date: Mon, 5 Aug 2024 07:28:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 00:25:32.796605
• Title: Leveraging Language Model Capabilities for Sound Event Detection
• Title（参考訳）: 音声事象検出のための言語モデル機能の活用
• Authors: Hualei Wang, Jianguo Mao, Zhifang Guo, Jiarui Wan, Hong Liu, Xiangdong Wang,
• Abstract要約: 本稿では,音声イベントとその時間的位置を同時に生成しながら,音声特徴を理解するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。 具体的には、事前学習された音響モデルを用いて、異なるカテゴリーにわたる識別的特徴を捉え、自動回帰テキスト生成のための言語モデルを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.792576135806623
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models reveal deep comprehension and fluent generation in the field of multi-modality. Although significant advancements have been achieved in audio multi-modality, existing methods are rarely leverage language model for sound event detection (SED). In this work, we propose an end-to-end framework for understanding audio features while simultaneously generating sound event and their temporal location. Specifically, we employ pretrained acoustic models to capture discriminative features across different categories and language models for autoregressive text generation. Conventional methods generally struggle to obtain features in pure audio domain for classification. In contrast, our framework utilizes the language model to flexibly understand abundant semantic context aligned with the acoustic representation. The experimental results showcase the effectiveness of proposed method in enhancing timestamps precision and event classification.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルはマルチモーダリティの分野で深い理解と流動性を生み出す。 音声のマルチモーダル性には大きな進歩があったが、既存の手法では音声イベント検出(SED)に言語モデルを活用することはめったにない。 本研究では,音声イベントとその時間的位置を同時に生成しながら,音声特徴を理解するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。 具体的には、事前学習された音響モデルを用いて、異なるカテゴリーにわたる識別的特徴を捉え、自動回帰テキスト生成のための言語モデルを用いる。 従来の方法では、分類のための純粋なオーディオ領域の機能を得るのに苦労する。 対照的に、我々のフレームワークは言語モデルを利用して、音響表現と整合した豊富な意味的文脈を柔軟に理解する。 実験結果から,タイムスタンプの精度向上とイベント分類における提案手法の有効性が示された。

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