論文の概要: Optimizing Automatic Speech Assessment: W-RankSim Regularization and Hybrid Feature Fusion Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10873v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 09:55:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 20:21:59.031694
• Title: Optimizing Automatic Speech Assessment: W-RankSim Regularization and Hybrid Feature Fusion Strategies
• Title（参考訳）: 音声自動評価の最適化:W-RankSim正規化とハイブリッド機能融合戦略
• Authors: Chung-Wen Wu, Berlin Chen,
• Abstract要約: 自動音声アセスメント(ASA)の新しい正規化手法として重み付きベクトルランク付け類似性(W-RankSim)を導入する。 W-RankSimは、類似したクラスに対して出力層内の重み付きベクトルに近づき、類似したラベルを持つ特徴ベクトルは徐々に互いに近づき合うことを示唆している。 本稿では,SSLと手作り機能を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.617955187293867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic Speech Assessment (ASA) has seen notable advancements with the utilization of self-supervised features (SSL) in recent research. However, a key challenge in ASA lies in the imbalanced distribution of data, particularly evident in English test datasets. To address this challenge, we approach ASA as an ordinal classification task, introducing Weighted Vectors Ranking Similarity (W-RankSim) as a novel regularization technique. W-RankSim encourages closer proximity of weighted vectors in the output layer for similar classes, implying that feature vectors with similar labels would be gradually nudged closer to each other as they converge towards corresponding weighted vectors. Extensive experimental evaluations confirm the effectiveness of our approach in improving ordinal classification performance for ASA. Furthermore, we propose a hybrid model that combines SSL and handcrafted features, showcasing how the inclusion of handcrafted features enhances performance in an ASA system.
• Abstract（参考訳）: 自動音声アセスメント(ASA)は,近年,自己教師機能(SSL)の活用によって顕著な進歩を遂げている。 しかし、ASAの重要な課題はデータの不均衡な分散であり、特に英語のテストデータセットでは明らかである。 この課題に対処するため、我々はASAを規則的分類タスクとしてアプローチし、新しい正規化手法としてW-RankSim(Weighted Vectors Ranking similarity)を導入した。 W-RankSim は出力層における類似のクラスに対する重み付きベクトルの近さを奨励し、類似ラベルを持つ特徴ベクトルは対応する重み付きベクトルに収束するにつれて、徐々に互いに近付くことを示唆している。 広範囲な実験的評価により, ASAの経時的分類性能向上に対するアプローチの有効性が確認された。 さらに,SSLと手作り機能を組み合わせたハイブリッドモデルを提案し,手作り機能の導入によってASAシステムの性能が向上することを示す。

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