論文の概要: HAAQI-Net: A Non-intrusive Neural Music Audio Quality Assessment Model for Hearing Aids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01145v4
• Date: Wed, 5 Jun 2024 16:17:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-07 03:45:21.298796
• Title: HAAQI-Net: A Non-intrusive Neural Music Audio Quality Assessment Model for Hearing Aids
• Title（参考訳）: HAAQI-Net: 聴覚障害者のための非侵襲的ニューラル音楽品質評価モデル
• Authors: Dyah A. M. G. Wisnu, Stefano Rini, Ryandhimas E. Zezario, Hsin-Min Wang, Yu Tsao,
• Abstract要約: 本稿では、補聴器使用者に適した音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。 HAAQI-Netは、双方向長短期記憶(BLSTM)アーキテクチャを用いて、音楽オーディオクリップや聴覚障害パターンから直接HAAQIのスコアを予測する。 その結果,線形相関係数0.9368,スピアマンランク相関係数0.9486,平均正方形誤差0.0064の予測スコアが得られた。
• 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 audio quality assessment tailored for hearing aid users. Unlike traditional methods like the Hearing Aid Audio Quality Index (HAAQI), which rely on intrusive comparisons to a reference signal, HAAQI-Net offers a more accessible and efficient alternative. Using a bidirectional Long Short-Term Memory (BLSTM) architecture with attention mechanisms and features from the pre-trained BEATs model, HAAQI-Net predicts HAAQI scores directly from music audio clips and hearing loss patterns. Results show HAAQI-Net's effectiveness, with predicted scores achieving a Linear Correlation Coefficient (LCC) of 0.9368, a Spearman's Rank Correlation Coefficient (SRCC) of 0.9486, and a Mean Squared Error (MSE) of 0.0064, reducing inference time from 62.52 seconds to 2.54 seconds. Although effective, feature extraction via the large BEATs model incurs computational overhead. To address this, a knowledge distillation strategy creates a student distillBEATs model, distilling information from the teacher BEATs model during HAAQI-Net training, reducing required parameters. The distilled HAAQI-Net maintains strong performance with an LCC of 0.9071, an SRCC of 0.9307, and an MSE of 0.0091, while reducing parameters by 75.85% and inference time by 96.46%. This reduction enhances HAAQI-Net's efficiency and scalability, making it viable for real-world music audio quality assessment in hearing aid settings. This work also opens avenues for further research into optimizing deep learning models for specific applications, contributing to audio signal processing and quality assessment by providing insights into developing efficient and accurate models for practical applications in hearing aid technology.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、補聴器使用者に適した音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。 HAAQI-Netは、参照信号に対する侵入的比較に依存する聴覚支援オーディオ品質指標(HAAQI)のような従来の手法とは異なり、よりアクセシブルで効率的な代替手段を提供する。 HAAQI-Netは、双方向長短期記憶(BLSTM)アーキテクチャを用いて、事前訓練されたBEATsモデルから、音楽オーディオクリップや聴覚障害パターンから直接HAAQIスコアを予測する。 その結果,線形相関係数(LCC)0.9368,スピアマンランク相関係数(SRCC)0.9486,平均正方形誤差(MSE)0.0064,推定時間62.52秒から2.54秒が得られた。 有効ではあるが、大きなBEATモデルによる特徴抽出は計算オーバーヘッドを発生させる。 これを解決するため、知識蒸留戦略は学生蒸留BEATsモデルを作成し、HAAQI-Netトレーニング中に教師BEATsモデルから情報を蒸留し、必要なパラメータを減らす。 蒸留されたHAAQI-Netは、LCCが0.9071、SRCCが0.9307、MSEが0.0091、パラメータが75.85%、推測時間が96.46%の強い性能を維持している。 この削減により、HAAQI-Netの効率性とスケーラビリティが向上し、補聴器設定における実環境の音楽品質評価が可能となる。 この研究は、特定のアプリケーションに対するディープラーニングモデルの最適化に関するさらなる研究の道を開き、補聴器技術における実践的応用のための効率的で正確なモデルの開発に関する洞察を提供することで、音声信号処理と品質評価に寄与する。

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