論文の概要: HAAQI-Net: A non-intrusive neural music quality assessment model for hearing aids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01145v2
• Date: Tue, 30 Jan 2024 08:21:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-31 18:16:45.743822
• Title: HAAQI-Net: A non-intrusive neural music quality assessment model for hearing aids
• Title（参考訳）: HAAQI-Net: 補聴器の非侵襲的神経音楽品質評価モデル
• Authors: Dyah A. M. G. Wisnu, Epri Pratiwi, Stefano Rini, Ryandhimas E. Zezario, Hsin-Min Wang, Yu Tsao
• Abstract要約: 本稿では、補聴器利用者に適した音楽品質評価のための非侵襲的深層学習モデルであるHAAQI-Netを紹介する。 評価された音楽サンプルと聴覚損失パターンを入力として、予測されたHAAQIスコアを生成する。 LCCは0.9368、SRCCは0.9486、MSEは0.0064である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.305000305766193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces HAAQI-Net, a non-intrusive deep learning model for music quality assessment tailored to hearing aid users. In contrast to traditional methods like the Hearing Aid Audio Quality Index (HAAQI), HAAQI-Net utilizes a Bidirectional Long Short-Term Memory (BLSTM) with attention. It takes an assessed music sample and a hearing loss pattern as input, generating a predicted HAAQI score. The model employs the pre-trained Bidirectional Encoder representation from Audio Transformers (BEATs) for acoustic feature extraction. Comparing predicted scores with ground truth, HAAQI-Net achieves a Longitudinal Concordance Correlation (LCC) of 0.9368, Spearman's Rank Correlation Coefficient (SRCC) of 0.9486, and Mean Squared Error (MSE) of 0.0064. Notably, this high performance comes with a substantial reduction in inference time: from 62.52 seconds (by HAAQI) to 2.54 seconds (by HAAQI-Net), serving as an efficient music quality assessment model for hearing aid users.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、補聴器利用者に適した音楽品質評価のための非侵襲的深層学習モデルであるHAAQI-Netを紹介する。 Hearing Aid Audio Quality Index (HAAQI)のような従来の手法とは対照的に、HAAQI-Netは二方向長短期記憶(BLSTM)に注意を払っている。 評価された音楽サンプルと聴覚損失パターンを入力として、予測されたHAAQIスコアを生成する。 このモデルは、音響特徴抽出のために、BEAT(Audio Transformer)から事前訓練された双方向エンコーダ表現を採用する。 HAAQI-Netは、予測されたスコアと地上の真実と比較すると、LCCの0.9368、SRCCの0.9486、平均正方形誤差(MSE)の0.0064を達成している。 ハイパフォーマンスは62.52秒(HAAQI)から2.54秒(HAAQI-Net)に短縮され、補聴器使用者の効率的な音楽品質評価モデルとして機能する。

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