論文の概要: Explainable by-design Audio Segmentation through Non-Negative Matrix Factorization and Probing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13385v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 09:26:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 20:22:37.745721
• Title: Explainable by-design Audio Segmentation through Non-Negative Matrix Factorization and Probing
• Title（参考訳）: 非負行列分解と探索による説明可能なバイデザイン音声分割
• Authors: Martin Lebourdais, Théo Mariotte, Antonio Almudévar, Marie Tahon, Alfonso Ortega,
• Abstract要約: 非負行列分解(NMF)に基づく説明可能な音声分割モデルを提案する。 そこで本研究では,NMFから抽出した潜在表現の詳細な解析を行い,高いセグメンテーション性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.725974570970591
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Audio segmentation is a key task for many speech technologies, most of which are based on neural networks, usually considered as black boxes, with high-level performances. However, in many domains, among which health or forensics, there is not only a need for good performance but also for explanations about the output decision. Explanations derived directly from latent representations need to satisfy "good" properties, such as informativeness, compactness, or modularity, to be interpretable. In this article, we propose an explainable-by-design audio segmentation model based on non-negative matrix factorization (NMF) which is a good candidate for the design of interpretable representations. This paper shows that our model reaches good segmentation performances, and presents deep analyses of the latent representation extracted from the non-negative matrix. The proposed approach opens new perspectives toward the evaluation of interpretable representations according to "good" properties.
• Abstract（参考訳）: 音声セグメンテーションは多くの音声技術において重要なタスクであり、そのほとんどはニューラルネットワークに基づいており、通常はブラックボックスと見なされる。 しかし、健康や法医学など多くの分野では、優れたパフォーマンスだけでなく、アウトプットの決定に関する説明も必要とされている。 潜在表現から直接導かれる説明は、解釈可能な情報性、コンパクト性、モジュラリティといった「良い」性質を満たす必要がある。 本稿では,非負行列分解(NMF)に基づく音声分割モデルを提案する。 本稿では,本モデルがセグメンテーション性能に優れており,非負行列から抽出した潜在表現の深い解析結果を示す。 提案手法は「良い」性質に基づく解釈可能な表現の評価に対する新たな視点を開放する。

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