論文の概要: TIMIT Speaker Profiling: A Comparison of Multi-task learning and Single-task learning Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12077v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 10:59:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 19:21:31.445592
• Title: TIMIT Speaker Profiling: A Comparison of Multi-task learning and Single-task learning Approaches
• Title（参考訳）: TIMIT話者プロファイリング:マルチタスク学習とシングルタスク学習の比較
• Authors: Rong Wang, Kun Sun,
• Abstract要約: 本研究は、TIMITデータセット上の4つの話者プロファイリングタスクを深層学習技術を用いて探索する。 マルチタスク学習とシングルタスクモデルの可能性と課題を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.152245569974678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study employs deep learning techniques to explore four speaker profiling tasks on the TIMIT dataset, namely gender classification, accent classification, age estimation, and speaker identification, highlighting the potential and challenges of multi-task learning versus single-task models. The motivation for this research is twofold: firstly, to empirically assess the advantages and drawbacks of multi-task learning over single-task models in the context of speaker profiling; secondly, to emphasize the undiminished significance of skillful feature engineering for speaker recognition tasks. The findings reveal challenges in accent classification, and multi-task learning is found advantageous for tasks of similar complexity. Non-sequential features are favored for speaker recognition, but sequential ones can serve as starting points for complex models. The study underscores the necessity of meticulous experimentation and parameter tuning for deep learning models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、TIMITデータセット上の4つの話者プロファイリングタスク(性別分類、アクセント分類、年齢推定、話者識別)を深層学習技術を用いて探索し、マルチタスク学習とシングルタスクモデルの可能性と課題を強調した。 この研究の動機は2つある: まず、話者プロファイリングの文脈において、単一タスクモデルに対するマルチタスク学習の利点と欠点を経験的に評価すること、そして第二に、話者認識タスクにおける熟練した特徴工学の未定義の重要性を強調することである。 その結果,アクセント分類の課題が明らかとなり,マルチタスク学習は類似した複雑性のタスクに有利であることが判明した。 非シーケンシャルな特徴は話者認識に好まれるが、シーケンシャルな特徴は複雑なモデルの出発点として機能する。 本研究は,深層学習モデルにおける精密な実験とパラメータチューニングの必要性を浮き彫りにした。

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