論文の概要: Double Mixture: Towards Continual Event Detection from Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13289v1
• Date: Sat, 20 Apr 2024 06:32:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 19:39:25.959261
• Title: Double Mixture: Towards Continual Event Detection from Speech
• Title（参考訳）: 二重混合:音声からの連続事象検出を目指して
• Authors: Jingqi Kang, Tongtong Wu, Jinming Zhao, Guitao Wang, Yinwei Wei, Hao Yang, Guilin Qi, Yuan-Fang Li, Gholamreza Haffari,
• Abstract要約: 音声イベント検出は、セマンティックイベントと音響イベントの両方のタグ付けを含むマルチメディア検索に不可欠である。 本稿では, 音声イベント検出における主な課題として, 過去の出来事を忘れることなく新たな事象を連続的に統合すること, 音響イベントからの意味のゆがみについて述べる。 本稿では,適応性を向上し,忘れることを防止するために,音声の専門知識と堅牢な記憶機構を融合する新しい手法「ダブルミキチャー」を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.33088725100812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech event detection is crucial for multimedia retrieval, involving the tagging of both semantic and acoustic events. Traditional ASR systems often overlook the interplay between these events, focusing solely on content, even though the interpretation of dialogue can vary with environmental context. This paper tackles two primary challenges in speech event detection: the continual integration of new events without forgetting previous ones, and the disentanglement of semantic from acoustic events. We introduce a new task, continual event detection from speech, for which we also provide two benchmark datasets. To address the challenges of catastrophic forgetting and effective disentanglement, we propose a novel method, 'Double Mixture.' This method merges speech expertise with robust memory mechanisms to enhance adaptability and prevent forgetting. Our comprehensive experiments show that this task presents significant challenges that are not effectively addressed by current state-of-the-art methods in either computer vision or natural language processing. Our approach achieves the lowest rates of forgetting and the highest levels of generalization, proving robust across various continual learning sequences. Our code and data are available at https://anonymous.4open.science/status/Continual-SpeechED-6461.
• Abstract（参考訳）: 音声イベント検出は、セマンティックイベントと音響イベントの両方のタグ付けを含むマルチメディア検索に不可欠である。 従来のASRシステムは、対話の解釈が環境の文脈によって異なるとしても、コンテンツにのみ焦点をあてて、これらの出来事間の相互作用を見落としていることが多い。 本稿では, 音声イベント検出における主な課題として, 過去の出来事を忘れることなく新たな事象を連続的に統合すること, 音響イベントからの意味のゆがみについて述べる。 音声からの連続イベント検出という新しいタスクを導入し、2つのベンチマークデータセットを提供する。 破滅的な忘れ込みと効果的な切り離しの課題に対処するため,我々は「二重混合」という新しい手法を提案する。 本手法は, 適応性を高め, 忘れないように, 頑健な記憶機構と音声の専門知識を融合する。 この課題は,コンピュータビジョンや自然言語処理において,現在最先端の手法では効果的に対処できない重要な課題であることを示す。 提案手法は,様々な連続的な学習シーケンスにまたがって,最小の忘れ込み率と最高レベルの一般化を実現している。 私たちのコードとデータはhttps://anonymous.4open.science/status/Continual-SpeechED-6461で公開されています。

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