Fugu-MT 論文翻訳(概要): GE2E-AC: Generalized End-to-End Loss Training for Accent Classification

論文の概要: GE2E-AC: Generalized End-to-End Loss Training for Accent Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14021v1
Date: Fri, 19 Jul 2024 04:44:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-22 18:53:17.658642
Title: GE2E-AC: Generalized End-to-End Loss Training for Accent Classification
Title（参考訳）: GE2E-AC: アクセント分類のための汎用エンド・ツー・エンド・ロストレーニング
Authors: Chihiro Watanabe, Hirokazu Kameoka,
Abstract要約: 入力音声のアクセント埋め込みやAEを抽出するためにモデルを訓練するGE2E-ACを提案する。提案したGE2E-ACの有効性を,従来のクロスエントロピーに基づく損失をトレーニングしたベースラインモデルと比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.266765406714942
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accent classification or AC is a task to predict the accent type of an input utterance, and it can be used as a preliminary step toward accented speech recognition and accent conversion. Existing studies have often achieved such classification by training a neural network model to minimize the classification error of the predicted accent label, which can be obtained as a model output. Since we optimize the entire model only from the perspective of classification loss during training time in this approach, the model might learn to predict the accent type from irrelevant features, such as individual speaker identity, which are not informative during test time. To address this problem, we propose a GE2E-AC, in which we train a model to extract accent embedding or AE of an input utterance such that the AEs of the same accent class get closer, instead of directly minimizing the classification loss. We experimentally show the effectiveness of the proposed GE2E-AC, compared to the baseline model trained with the conventional cross-entropy-based loss.
Abstract（参考訳）: アクセント分類またはACは、入力発話のアクセントタイプを予測するタスクであり、アクセント付き音声認識とアクセント変換への予備ステップとして使用できる。既存の研究では、予測アクセントラベルの分類誤差を最小限に抑えるためにニューラルネットワークモデルを訓練することで、しばしばそのような分類が達成されている。モデル全体の最適化は,本手法の訓練時間における分類損失の観点からのみ行われるので,各話者識別など無関係な特徴からアクセント型を予測することができる。この問題を解決するために、GE2E-ACを提案する。このモデルを用いて入力発話のアクセント埋め込みやAEを抽出し、同一のアクセントクラスのAEが近いようにする。提案したGE2E-ACの有効性を,従来のクロスエントロピーに基づく損失をトレーニングしたベースラインモデルと比較した。

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