論文の概要: LightCAM: A Fast and Light Implementation of Context-Aware Masking based D-Tdnn for Speaker Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06073v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 21:47:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 18:43:19.687180
• Title: LightCAM: A Fast and Light Implementation of Context-Aware Masking based D-Tdnn for Speaker Verification
• Title（参考訳）: LightCAM: 話者検証のためのコンテキスト対応マスキングに基づくD-Tdnnの高速で軽量な実装
• Authors: Di Cao, Xianchen Wang, Junfeng Zhou, Jiakai Zhang, Yanjing Lei and Wenpeng Chen
• Abstract要約: 従来のTDNN(Time Delay Neural Networks)は、計算複雑性と推論速度の遅いコストで最先端のパフォーマンスを実現している。 本稿では,DSM(Deepwise Separable Convolution Module)とマルチスケール機能アグリゲーション(MFA)を併用した,高速かつ軽量なLightCAMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3800597813242628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional Time Delay Neural Networks (TDNN) have achieved state-of-the-art performance at the cost of high computational complexity and slower inference speed, making them difficult to implement in an industrial environment. The Densely Connected Time Delay Neural Network (D-TDNN) with Context Aware Masking (CAM) module has proven to be an efficient structure to reduce complexity while maintaining system performance. In this paper, we propose a fast and lightweight model, LightCAM, which further adopts a depthwise separable convolution module (DSM) and uses multi-scale feature aggregation (MFA) for feature fusion at different levels. Extensive experiments are conducted on VoxCeleb dataset, the comparative results show that it has achieved an EER of 0.83 and MinDCF of 0.0891 in VoxCeleb1-O, which outperforms the other mainstream speaker verification methods. In addition, complexity analysis further demonstrates that the proposed architecture has lower computational cost and faster inference speed.
• Abstract（参考訳）: 従来の時間遅延ニューラルネットワーク(TDNN)は、高い計算複雑性と推論速度の遅いコストで最先端のパフォーマンスを実現しており、産業環境では実装が困難である。 Densely Connected Time Delay Neural Network (D-TDNN)とContext Aware Masking (CAM)モジュールは、システム性能を維持しながら複雑性を低減するための効率的な構造であることが証明されている。 本稿では,より奥行き分離可能な畳み込みモジュール (dsm) を採用し,マルチスケール機能集約 (mfa) を異なるレベルでの機能融合に利用する高速軽量モデル lightcam を提案する。 VoxCelebデータセット上で大規模な実験が行われ、比較の結果、VoxCeleb1-Oで0.83のEERと0.0891のMinDCFを達成した。 さらに、複雑性解析により、提案アーキテクチャが計算コストを低減し、推論速度を高速化することを示した。

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