論文の概要: Acoustic-to-articulatory inversion for dysarthric speech: Are pre-trained self-supervised representations favorable?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01108v3
• Date: Fri, 22 Dec 2023 00:34:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 18:20:48.371857
• Title: Acoustic-to-articulatory inversion for dysarthric speech: Are pre-trained self-supervised representations favorable?
• Title（参考訳）: 変形性関節症に対する音響-調音インバージョン:事前訓練による自己指導的表現は好ましいか?
• Authors: Sarthak Kumar Maharana, Krishna Kamal Adidam, Shoumik Nandi, Ajitesh Srivastava
• Abstract要約: 音響-調音インバージョン(AAI)は、音響から調音空間へのマッピングを伴う。 本研究では,事前に訓練された自己教師付き学習(SSL)モデルの表現を用いて,変形性音声に対するAAIを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.43759997215733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Acoustic-to-articulatory inversion (AAI) involves mapping from the acoustic to the articulatory space. Signal-processing features like the MFCCs, have been widely used for the AAI task. For subjects with dysarthric speech, AAI is challenging because of an imprecise and indistinct pronunciation. In this work, we perform AAI for dysarthric speech using representations from pre-trained self-supervised learning (SSL) models. We demonstrate the impact of different pre-trained features on this challenging AAI task, at low-resource conditions. In addition, we also condition x-vectors to the extracted SSL features to train a BLSTM network. In the seen case, we experiment with three AAI training schemes (subject-specific, pooled, and fine-tuned). The results, consistent across training schemes, reveal that DeCoAR, in the fine-tuned scheme, achieves a relative improvement of the Pearson Correlation Coefficient (CC) by ~1.81% and ~4.56% for healthy controls and patients, respectively, over MFCCs. We observe similar average trends for different SSL features in the unseen case. Overall, SSL networks like wav2vec, APC, and DeCoAR, trained with feature reconstruction or future timestep prediction tasks, perform well in predicting dysarthric articulatory trajectories.
• Abstract（参考訳）: aai (a acoustic-to-articulatory inversion) は、音響から調音空間へのマッピングである。 MFCCのような信号処理機能は、AAIタスクに広く使われている。 変形性発声者にとって、AAIは不正確で不明瞭な発音のため困難である。 本研究では,事前学習型自己教師付き学習(ssl)モデルを用いて,構音障害児のaaiを行う。 我々は、この挑戦的なAAIタスクに対する様々な事前訓練された機能の影響を、低リソース環境で実証する。 さらに、抽出したSSL機能にxベクトルを条件として、BLSTMネットワークをトレーニングする。 実例では、3つのAIトレーニングスキーム(オブジェクト固有、プール化、微調整)を実験する。 トレーニングスキーム間で一貫した結果、DeCoARは、微調整スキームにおいて、健康管理と患者のそれぞれに対して、パーソン相関係数(Pearson correlation Coefficient, CC)を ~1.81% と ~4.56% で相対的に改善することを明らかにする。 見えないケースでは、SSLのさまざまな機能について、同様の平均トレンドを観察します。 全体として、機能再構築や将来のタイムステップ予測タスクでトレーニングされたwav2vec、APC、DeCoARといったSSLネットワークは、変形性関節軌跡の予測にうまく機能する。

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