Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward end-to-end interpretable convolutional neural networks for waveform signals

論文の概要: Toward end-to-end interpretable convolutional neural networks for waveform signals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01815v1
Date: Fri, 3 May 2024 02:24:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-06 13:55:11.127971
Title: Toward end-to-end interpretable convolutional neural networks for waveform signals
Title（参考訳）: 波形信号のエンドツーエンド解釈型畳み込みニューラルネットワークの実現に向けて
Authors: Linh Vu, Thu Tran, Wern-Han Lim, Raphael Phan,
Abstract要約: 本稿では,エンドツーエンドの音声深層学習モデルに適した新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)フレームワークを提案する。 3つの標準音声感情認識データセットを5倍のクロスバリデーションでベンチマークすることで、我々のフレームワークはMelスペクトログラムの機能を最大7%向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: This paper introduces a novel convolutional neural networks (CNN) framework tailored for end-to-end audio deep learning models, presenting advancements in efficiency and explainability. By benchmarking experiments on three standard speech emotion recognition datasets with five-fold cross-validation, our framework outperforms Mel spectrogram features by up to seven percent. It can potentially replace the Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) while remaining lightweight. Furthermore, we demonstrate the efficiency and interpretability of the front-end layer using the PhysioNet Heart Sound Database, illustrating its ability to handle and capture intricate long waveform patterns. Our contributions offer a portable solution for building efficient and interpretable models for raw waveform data.
Abstract（参考訳）: 本稿では,エンドツーエンドの音声深層学習モデルに適した新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)フレームワークを提案する。 3つの標準音声感情認識データセットを5倍のクロスバリデーションでベンチマークすることで、我々のフレームワークはMelスペクトログラムの機能を最大7%向上させる。軽量のままMel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)を置き換えることができる。さらに、PhyloNet Heart Sound Databaseを用いて、フロントエンド層の効率性と解釈性を実証し、複雑な長波形パターンを処理およびキャプチャする能力を示した。我々のコントリビューションは、生波形データのための効率的かつ解釈可能なモデルを構築するためのポータブルソリューションを提供する。

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