論文の概要: Listenable Maps for Audio Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13086v3
• Date: Wed, 19 Jun 2024 16:49:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 04:39:52.092426
• Title: Listenable Maps for Audio Classifiers
• Title（参考訳）: 音声分類のための可聴マップ
• Authors: Francesco Paissan, Mirco Ravanelli, Cem Subakan,
• Abstract要約: 本稿では,忠実で聞きやすい解釈を生成するポストホック解釈法であるリスナブル・マップ・フォー・オーディオ(L-MAC)を紹介する。 L-MACは、事前訓練された分類器の上のデコーダを使用して、入力オーディオの関連部分をハイライトするバイナリマスクを生成する。 L-MACは複数の勾配法やマスキング法よりも忠実な解釈を一貫して生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.596715710792528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the impressive performance of deep learning models across diverse tasks, their complexity poses challenges for interpretation. This challenge is particularly evident for audio signals, where conveying interpretations becomes inherently difficult. To address this issue, we introduce Listenable Maps for Audio Classifiers (L-MAC), a posthoc interpretation method that generates faithful and listenable interpretations. L-MAC utilizes a decoder on top of a pretrained classifier to generate binary masks that highlight relevant portions of the input audio. We train the decoder with a loss function that maximizes the confidence of the classifier decision on the masked-in portion of the audio while minimizing the probability of model output for the masked-out portion. Quantitative evaluations on both in-domain and out-of-domain data demonstrate that L-MAC consistently produces more faithful interpretations than several gradient and masking-based methodologies. Furthermore, a user study confirms that, on average, users prefer the interpretations generated by the proposed technique.
• Abstract（参考訳）: さまざまなタスクにわたるディープラーニングモデルの素晴らしいパフォーマンスにもかかわらず、その複雑さは解釈に挑戦する。 この課題は、音声信号の伝達が本質的に困難になる場合に特に顕著である。 この問題に対処するために,音声分類のためのリスナブルマップ (L-MAC) を導入し,忠実で聞きやすい解釈を生成するポストホック解釈法を提案する。 L-MACは、事前訓練された分類器の上のデコーダを使用して、入力オーディオの関連部分をハイライトするバイナリマスクを生成する。 我々は、マスクアウト部分のモデル出力の確率を最小化しつつ、音声のマスクイン部分における分類器決定の信頼性を最大化する損失関数でデコーダを訓練する。 領域内および領域外データの定量的評価は、L-MACが複数の勾配およびマスキングに基づく手法よりも一貫して忠実な解釈を生成することを示す。 さらに,ユーザスタディでは,提案手法が生成した解釈を平均的に好んでいることを確認した。

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