Fugu-MT 論文翻訳(概要): Revisiting Acoustic Features for Robust ASR

論文の概要: Revisiting Acoustic Features for Robust ASR

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16399v1
Date: Tue, 24 Sep 2024 18:58:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-27 08:31:10.184011
Title: Revisiting Acoustic Features for Robust ASR
Title（参考訳）: ロバストASRの音響特性の再検討
Authors: Muhammad A. Shah, Bhiksha Raj,
Abstract要約: 生物学的聴覚知覚に触発された音響特性を発達させる先行研究のアプローチを再考する。本研究では、周波数マスキングと側方抑制の神経心理学的現象をシミュレートするために、周波数マスキング分光法(FreqMask)とガンマトン分光法(DoGSpec)の相違という2つの新しい音響特性を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.687120601256787
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automatic Speech Recognition (ASR) systems must be robust to the myriad types of noises present in real-world environments including environmental noise, room impulse response, special effects as well as attacks by malicious actors (adversarial attacks). Recent works seek to improve accuracy and robustness by developing novel Deep Neural Networks (DNNs) and curating diverse training datasets for them, while using relatively simple acoustic features. While this approach improves robustness to the types of noise present in the training data, it confers limited robustness against unseen noises and negligible robustness to adversarial attacks. In this paper, we revisit the approach of earlier works that developed acoustic features inspired by biological auditory perception that could be used to perform accurate and robust ASR. In contrast, Specifically, we evaluate the ASR accuracy and robustness of several biologically inspired acoustic features. In addition to several features from prior works, such as gammatone filterbank features (GammSpec), we also propose two new acoustic features called frequency masked spectrogram (FreqMask) and difference of gammatones spectrogram (DoGSpec) to simulate the neuro-psychological phenomena of frequency masking and lateral suppression. Experiments on diverse models and datasets show that (1) DoGSpec achieves significantly better robustness than the highly popular log mel spectrogram (LogMelSpec) with minimal accuracy degradation, and (2) GammSpec achieves better accuracy and robustness to non-adversarial noises from the Speech Robust Bench benchmark, but it is outperformed by DoGSpec against adversarial attacks.
Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)システムは、環境騒音、室内インパルス応答、特殊効果、悪意あるアクターによる攻撃(敵攻撃)など、現実の環境に存在する無数のノイズに対して堅牢でなければならない。最近の研究は、新しいディープニューラルネットワーク(DNN)を開発し、それらのための多様なトレーニングデータセットをキュレートすることで、比較的単純な音響的特徴を使用しながら、精度と堅牢性の向上を目指している。このアプローチは、トレーニングデータに存在するノイズの種類に対するロバスト性を改善するが、目に見えないノイズに対する限られたロバスト性と、敵の攻撃に対する無視可能なロバスト性を与える。本稿では,生物の聴覚知覚にインスパイアされた音響特性を発達させた先行研究のアプローチを再考する。対照的に, バイオインスパイアされた音響特性のASR精度とロバスト性を評価する。ガンマトンフィルタバンクの特徴 (GammSpec) などの先行研究の特徴に加えて,周波数マスク分光法 (FreqMask) とガンマトン分光法 (DoGSpec) という2つの新しい音響特性を提案し,周波数マスキングと側方抑制の神経心理学的現象をシミュレートした。多様なモデルとデータセットを用いた実験により,(1)DoGSpecは高い精度でログメル分光器(LogMelSpec)よりもはるかに優れたロバスト性を実現し,(2)GammSpecはSpeech Robust Benchベンチマークによる非対向雑音に対する精度とロバスト性を達成するが,DoGSpecは対向攻撃に対して優れていた。

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