Fugu-MT 論文翻訳(概要): Universal Pooling Method of Multi-layer Features from Pretrained Models for Speaker Verification

論文の概要: Universal Pooling Method of Multi-layer Features from Pretrained Models for Speaker Verification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07770v1
Date: Thu, 12 Sep 2024 05:55:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-13 17:41:46.044636
Title: Universal Pooling Method of Multi-layer Features from Pretrained Models for Speaker Verification
Title（参考訳）: 話者検証のための事前学習モデルからの多層特徴量の普遍的ポーリング法
Authors: Jin Sob Kim, Hyun Joon Park, Wooseok Shin, Sung Won Han,
Abstract要約: 大規模事前学習ネットワークを活用した自動話者検証(ASV)研究の最近の進歩が達成されている。 ASVのための事前学習モデルの多層特性を利用するための新しい手法を提案する。提案した層間処理が,事前学習モデルを利用する利点の最大化にどのように役立つかを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.005068872406135
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent advancements in automatic speaker verification (ASV) studies have been achieved by leveraging large-scale pretrained networks. In this study, we analyze the approaches toward such a paradigm and underline the significance of interlayer information processing as a result. Accordingly, we present a novel approach for exploiting the multilayered nature of pretrained models for ASV, which comprises a layer/frame-level network and two steps of pooling architectures for each layer and frame axis. Specifically, we let convolutional architecture directly processes a stack of layer outputs.Then, we present a channel attention-based scheme of gauging layer significance and squeeze the layer level with the most representative value. Finally, attentive statistics over frame-level representations yield a single vector speaker embedding. Comparative experiments are designed using versatile data environments and diverse pretraining models to validate the proposed approach. The experimental results demonstrate the stability of the approach using multi-layer outputs in leveraging pretrained architectures. Then, we verify the superiority of the proposed ASV backend structure, which involves layer-wise operations, in terms of performance improvement along with cost efficiency compared to the conventional method. The ablation study shows how the proposed interlayer processing aids in maximizing the advantage of utilizing pretrained models.
Abstract（参考訳）: 大規模事前学習ネットワークを活用した自動話者検証(ASV)研究の最近の進歩が達成されている。本研究では,このようなパラダイムへのアプローチを分析し,その結果として層間情報処理の意義を浮き彫りにする。そこで本研究では,レイヤ/フレームレベルのネットワークと,各レイヤおよびフレーム軸に対するプールアーキテクチャの2段階からなる,事前訓練されたASVモデルの多層特性を活用するための新しいアプローチを提案する。具体的には、畳み込み型アーキテクチャで直接レイヤー出力のスタックを処理させ、さらに、チャネルアテンションに基づく層重み付け方式を提示し、最も代表的な値で層レベルを絞り込む。最後に、フレームレベルの表現に対する注意統計は、単一のベクトル話者埋め込みをもたらす。比較実験は、多目的データ環境と多様な事前学習モデルを用いて設計され、提案手法の検証を行う。実験により,事前学習アーキテクチャの活用における多層出力を用いたアプローチの安定性を実証した。そこで我々は,従来の手法に比べて性能改善とコスト効率の両面から,レイヤワイドな操作を含むASVバックエンド構造の優位性を検証した。アブレーション研究は、提案した層間処理が、事前訓練されたモデルを利用する利点の最大化にどう役立つかを示す。

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