論文の概要: Efficient speech detection in environmental audio using acoustic
recognition and knowledge distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09269v1
- Date: Thu, 14 Dec 2023 17:55:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-18 18:12:32.188193
- Title: Efficient speech detection in environmental audio using acoustic
recognition and knowledge distillation
- Title（参考訳）: 音声認識と知識蒸留を用いた環境音の効率的な音声検出
- Authors: Drew Priebe, Burooj Ghani, Dan Stowell
- Abstract要約: 生物多様性の音響モニタリングが重要なモニタリングツールとして登場した。
ディープラーニングにおける大きな進歩にも関わらず、大規模なニューラルネットワークをコンパクトデバイスにデプロイすることは、メモリとレイテンシの制約による問題を引き起こす。
本手法は,バイオ音響学における音声検出のための,効率的で軽量な学生モデルの設計に知識蒸留技術を活用することに焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.732312301223128
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ongoing biodiversity crisis, driven by factors such as land-use change
and global warming, emphasizes the need for effective ecological monitoring
methods. Acoustic monitoring of biodiversity has emerged as an important
monitoring tool. Detecting human voices in soundscape monitoring projects is
useful both for analysing human disturbance and for privacy filtering. Despite
significant strides in deep learning in recent years, the deployment of large
neural networks on compact devices poses challenges due to memory and latency
constraints. Our approach focuses on leveraging knowledge distillation
techniques to design efficient, lightweight student models for speech detection
in bioacoustics. In particular, we employed the MobileNetV3-Small-Pi model to
create compact yet effective student architectures to compare against the
larger EcoVAD teacher model, a well-regarded voice detection architecture in
eco-acoustic monitoring. The comparative analysis included examining various
configurations of the MobileNetV3-Small-Pi derived student models to identify
optimal performance. Additionally, a thorough evaluation of different
distillation techniques was conducted to ascertain the most effective method
for model selection. Our findings revealed that the distilled models exhibited
comparable performance to the EcoVAD teacher model, indicating a promising
approach to overcoming computational barriers for real-time ecological
monitoring.
- Abstract（参考訳）: 土地利用の変化や地球温暖化といった要因によって引き起こされている生物多様性危機は、効果的な生態モニタリング方法の必要性を強調している。
生体多様性の音響モニタリングは重要なモニタリングツールとなっている。
サウンドスケープモニタリングプロジェクトにおける人間の声の検出は、人間の妨害の分析とプライバシーフィルタリングの両方に有用である。
近年のディープラーニングの大きな進歩にもかかわらず、コンパクトデバイスに大規模ニューラルネットワークを展開することは、メモリとレイテンシの制約のために課題となる。
本手法は, バイオ音響学における効率的で軽量な学生モデルの設計に, 知識蒸留技術を活用することに焦点を当てている。
特に,mobilenetv3-small-piモデルを用いて,小型かつ効果的な学生用アーキテクチャを構築し,エコ音響モニタリングにおけるよく評価された音声検出アーキテクチャであるecovad teacherモデルと比較した。
比較分析では、MobileNetV3-Small-Pi派生学生モデルの様々な構成を調べ、最適性能を同定した。
さらに, 異なる蒸留法を徹底的に評価し, モデル選択の最も効果的な方法を確認した。
その結果,EcoVAD教師モデルに匹敵する性能を示し,実時間環境モニタリングにおける計算障壁を克服するための有望なアプローチが示唆された。
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