論文の概要: Integrating Audio, Visual, and Semantic Information for Enhanced Multimodal Speaker Diarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12102v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 03:34:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 15:23:41.543192
- Title: Integrating Audio, Visual, and Semantic Information for Enhanced Multimodal Speaker Diarization
- Title（参考訳）: マルチモーダル話者ダイアリゼーションのための音声・視覚・意味情報の統合
- Authors: Luyao Cheng, Hui Wang, Siqi Zheng, Yafeng Chen, Rongjie Huang, Qinglin Zhang, Qian Chen, Xihao Li,
- Abstract要約: 既存の話者ダイアリゼーションシステムの多くは、単調な音響情報のみに依存している。
本稿では,音声,視覚,意味的手がかりを併用して話者ダイアリゼーションを向上する新しいマルチモーダル手法を提案する。
我々の手法は、最先端の話者ダイアリゼーション法より一貫して優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.213694510527436
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Speaker diarization, the process of segmenting an audio stream or transcribed speech content into homogenous partitions based on speaker identity, plays a crucial role in the interpretation and analysis of human speech. Most existing speaker diarization systems rely exclusively on unimodal acoustic information, making the task particularly challenging due to the innate ambiguities of audio signals. Recent studies have made tremendous efforts towards audio-visual or audio-semantic modeling to enhance performance. However, even the incorporation of up to two modalities often falls short in addressing the complexities of spontaneous and unstructured conversations. To exploit more meaningful dialogue patterns, we propose a novel multimodal approach that jointly utilizes audio, visual, and semantic cues to enhance speaker diarization. Our method elegantly formulates the multimodal modeling as a constrained optimization problem. First, we build insights into the visual connections among active speakers and the semantic interactions within spoken content, thereby establishing abundant pairwise constraints. Then we introduce a joint pairwise constraint propagation algorithm to cluster speakers based on these visual and semantic constraints. This integration effectively leverages the complementary strengths of different modalities, refining the affinity estimation between individual speaker embeddings. Extensive experiments conducted on multiple multimodal datasets demonstrate that our approach consistently outperforms state-of-the-art speaker diarization methods.
- Abstract（参考訳）: 話者ダイアリゼーションは、音声ストリームや書き起こされた音声内容を話者識別に基づく均質な分割に分割するプロセスであり、人間の音声の解釈と分析において重要な役割を果たす。
既存の話者ダイアリゼーションシステムの多くは、単調な音響情報のみに依存しており、音声信号の生来の曖昧さのために特に困難である。
近年,音声・視覚・音声・セマンティック・モデリングへの取り組みが盛んに行われている。
しかし、最大2つのモダリティが組み込まれても、自発的で非構造的な会話の複雑さに対処するには、しばしば不足する。
より意味のある対話パターンを活用するために,音声,視覚,意味的手がかりを併用して話者ダイアリゼーションを向上する,新しいマルチモーダルアプローチを提案する。
本手法は制約付き最適化問題としてマルチモーダルモデリングをエレガントに定式化する。
まず、アクティブな話者間の視覚的つながりと、音声コンテンツ内の意味的相互作用に関する洞察を構築し、十分なペアワイズ制約を確立する。
次に、これらの視覚的制約と意味的制約に基づいて、クラスタ話者に一対の制約伝搬アルゴリズムを導入する。
この積分は、個々の話者埋め込み間の親和性推定を精査し、異なるモードの相補的な強度を効果的に活用する。
複数のマルチモーダルデータセットに対して行われた大規模な実験により、我々のアプローチは最先端の話者ダイアリゼーション法より一貫して優れていることが示された。
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