論文の概要: Robust Channel Learning for Large-Scale Radio Speaker Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10956v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 14:17:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 19:52:39.148192
• Title: Robust Channel Learning for Large-Scale Radio Speaker Verification
• Title（参考訳）: 大規模無線スピーカ検証のためのロバストチャネル学習
• Authors: Wenhao Yang, Jianguo Wei, Wenhuan Lu, Lei Li, Xugang Lu,
• Abstract要約: 本稿では,現在の話者検証パイプラインの堅牢性を高めるために,Channel Robust Speaker Learning (CRSL) フレームワークを提案する。 本フレームワークでは,無線音声データセットの帯域幅変動を緩和する拡張モジュールを導入する。 また、大規模なトレーニング時間と大量のデータの必要性を低減できる効率的な微調整手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.332141166518287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research in speaker verification has increasingly focused on achieving robust and reliable recognition under challenging channel conditions and noisy environments. Identifying speakers in radio communications is particularly difficult due to inherent limitations such as constrained bandwidth and pervasive noise interference. To address this issue, we present a Channel Robust Speaker Learning (CRSL) framework that enhances the robustness of the current speaker verification pipeline, considering data source, data augmentation, and the efficiency of model transfer processes. Our framework introduces an augmentation module that mitigates bandwidth variations in radio speech datasets by manipulating the bandwidth of training inputs. It also addresses unknown noise by introducing noise within the manifold space. Additionally, we propose an efficient fine-tuning method that reduces the need for extensive additional training time and large amounts of data. Moreover, we develop a toolkit for assembling a large-scale radio speech corpus and establish a benchmark specifically tailored for radio scenario speaker verification studies. Experimental results demonstrate that our proposed methodology effectively enhances performance and mitigates degradation caused by radio transmission in speaker verification tasks. The code will be available on Github.
• Abstract（参考訳）: 話者検証の最近の研究は、難易度の高いチャネル条件と雑音環境下での堅牢で信頼性の高い認識の実現に重点を置いている。 無線通信における話者識別は、帯域制限や広帯域ノイズ干渉といった固有の制限のため、特に困難である。 この問題に対処するため,Channel Robust Speaker Learning (CRSL) フレームワークを提案する。このフレームワークは,データソース,データ拡張,モデル転送プロセスの効率を考慮した,現在の話者検証パイプラインの堅牢性を高める。 本フレームワークでは、トレーニング入力の帯域幅を操作することで、無線音声データセットの帯域幅変動を緩和する拡張モジュールを導入する。 また、多様体空間内にノイズを導入することで未知のノイズにも対処する。 さらに,大規模なトレーニング時間と大量のデータの必要性を低減し,効率的な微調整手法を提案する。 さらに,大規模無線音声コーパスを組み立てるツールキットを開発し,無線シナリオ話者検証研究に適したベンチマークを確立する。 実験により,提案手法は,話者検証作業における無線送信による劣化を効果的に改善し,軽減することを示す。 コードはGithubで入手できる。

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