Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Speaker Identification with Minimal Dataset and Constrained Resources using 1D-Convolution Neural Network

論文の概要: Towards Speaker Identification with Minimal Dataset and Constrained Resources using 1D-Convolution Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15082v1
Date: Fri, 22 Nov 2024 17:18:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-25 15:03:35.614217
Title: Towards Speaker Identification with Minimal Dataset and Constrained Resources using 1D-Convolution Neural Network
Title（参考訳）: 1次元畳み込みニューラルネットワークを用いた最小データセットと制約資源を用いた話者識別に向けて
Authors: Irfan Nafiz Shahan, Pulok Ahmed Auvi,
Abstract要約: 本稿では,最小限のデータセット上で話者識別を行うために設計された,軽量な1D-Convolutional Neural Network (1D-CNN)を提案する。提案手法は97.87%の精度を達成し,バックグラウンドノイズや限られたトレーニングサンプルの処理にデータ拡張技術を活用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: Voice recognition and speaker identification are vital for applications in security and personal assistants. This paper presents a lightweight 1D-Convolutional Neural Network (1D-CNN) designed to perform speaker identification on minimal datasets. Our approach achieves a validation accuracy of 97.87%, leveraging data augmentation techniques to handle background noise and limited training samples. Future improvements include testing on larger datasets and integrating transfer learning methods to enhance generalizability. We provide all code, the custom dataset, and the trained models to facilitate reproducibility. These resources are available on our GitHub repository: https://github.com/IrfanNafiz/RecMe.
Abstract（参考訳）: 音声認識と話者識別は、セキュリティやパーソナルアシスタントの応用に不可欠である。本稿では,最小限のデータセット上で話者識別を行うために設計された,軽量な1D-Convolutional Neural Network (1D-CNN)を提案する。提案手法は97.87%の精度を達成し,バックグラウンドノイズや限られたトレーニングサンプルの処理にデータ拡張技術を活用する。今後の改善には、より大きなデータセットのテストや、一般化性を高めるために転送学習メソッドの統合が含まれる。再現性を促進するために、すべてのコード、カスタムデータセット、トレーニングされたモデルを提供します。これらのリソースはGitHubリポジトリ(https://github.com/IrfanNafiz/RecMe)で利用可能です。

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