論文の概要: Explaining Spectrograms in Machine Learning: A Study on Neural Networks for Speech Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17416v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 07:37:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-28 18:19:29.678179
• Title: Explaining Spectrograms in Machine Learning: A Study on Neural Networks for Speech Classification
• Title（参考訳）: 機械学習におけるスペクトログラムの説明:音声分類のためのニューラルネットワークに関する研究
• Authors: Jesin James, Balamurali B. T., Binu Abeysinghe, Junchen Liu,
• Abstract要約: 本研究では,ニューラルネットワークで学習した音声の正確な分類のための識別パターンについて検討する。 母音分類のためのニューラルネットワークのアクティベーションと特徴を調べることで、スペクトログラムでネットワークが何を見るかについての洞察を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4472308031704073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study investigates discriminative patterns learned by neural networks for accurate speech classification, with a specific focus on vowel classification tasks. By examining the activations and features of neural networks for vowel classification, we gain insights into what the networks "see" in spectrograms. Through the use of class activation mapping, we identify the frequencies that contribute to vowel classification and compare these findings with linguistic knowledge. Experiments on a American English dataset of vowels showcases the explainability of neural networks and provides valuable insights into the causes of misclassifications and their characteristics when differentiating them from unvoiced speech. This study not only enhances our understanding of the underlying acoustic cues in vowel classification but also offers opportunities for improving speech recognition by bridging the gap between abstract representations in neural networks and established linguistic knowledge
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ニューラルネットワークによって学習された母音分類課題に着目し,正確な音声分類のための識別パターンについて検討する。 母音分類のためのニューラルネットワークのアクティベーションと特徴を調べることで、スペクトログラムでネットワークが何を見るかについての洞察を得る。 クラスアクティベーションマッピングを用いて、母音分類に寄与する周波数を特定し、これらの知見を言語知識と比較する。 アメリカ英語の母音データセットの実験は、ニューラルネットワークの説明可能性を示し、誤分類の原因とその声の聞こえない音声と区別する際の特徴に関する貴重な洞察を提供する。 この研究は、母音分類における基礎となる音響的手がかりの理解を深めるだけでなく、ニューラルネットワークにおける抽象表現と確立された言語知識のギャップを埋めることで音声認識を改善する機会を提供する。

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