Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Advanced Speech Signal Processing: A Statistical Perspective on Convolution-Based Architectures and its Applications

論文の概要: Towards Advanced Speech Signal Processing: A Statistical Perspective on Convolution-Based Architectures and its Applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18636v1
Date: Wed, 20 Nov 2024 13:01:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-08 08:47:22.929306
Title: Towards Advanced Speech Signal Processing: A Statistical Perspective on Convolution-Based Architectures and its Applications
Title（参考訳）: 高度な音声信号処理に向けて:畳み込みに基づくアーキテクチャとその応用に関する統計的展望
Authors: Nirmal Joshua Kapu, Raghav Karan,
Abstract要約: 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、コンフォーマー、ResNet、および音声信号処理モデルとしてのCRNNを含む畳み込みモデルについて調査する。各モデルの長所と短所を比較し、潜在的な誤りを特定し、さらなる研究の道筋を提案し、それが音声技術の進歩に果たす中心的な役割を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: This article surveys convolution-based models including convolutional neural networks (CNNs), Conformers, ResNets, and CRNNs-as speech signal processing models and provide their statistical backgrounds and speech recognition, speaker identification, emotion recognition, and speech enhancement applications. Through comparative training cost assessment, model size, accuracy and speed assessment, we compare the strengths and weaknesses of each model, identify potential errors and propose avenues for further research, emphasizing the central role it plays in advancing applications of speech technologies.
Abstract（参考訳）: 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、コンフォーマー、ResNet、CRNNの音声信号処理モデルを含む畳み込みモデルを調査し、その統計的背景と音声認識、話者識別、感情認識、音声強調アプリケーションを提供する。比較訓練コスト評価、モデルサイズ、精度および速度評価を通じて、各モデルの強みと弱みを比較し、潜在的な誤りを特定し、さらなる研究のための道程を提案し、それが音声技術の進歩に果たす中心的な役割を強調する。

関連論文リスト

Improved Contextual Recognition In Automatic Speech Recognition Systems By Semantic Lattice Rescoring [4.819085609772069]
本稿では,意味的格子処理によるASRシステム内における文脈認識の高度化のための新しい手法を提案する。提案手法は,隠れマルコフモデルとガウス混合モデル(HMM-GMM)とディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを用いて,精度を向上する。本稿では,実験分析によるLibriSpeechデータセット上でのフレームワークの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-14T23:16:05Z)
Leveraging Symmetrical Convolutional Transformer Networks for Speech to Singing Voice Style Transfer [49.01417720472321]
我々は、入力音声とターゲットメロディのアライメントをモデル化する、SymNetと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを開発する。音声と歌声の並列データからなるNASデータセットとNHSSデータセットで実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-26T02:54:57Z)
Multimodal Emotion Recognition using Transfer Learning from Speaker Recognition and BERT-based models [53.31917090073727]
本稿では,音声とテキストのモダリティから,伝達学習モデルと微調整モデルとを融合したニューラルネットワークによる感情認識フレームワークを提案する。本稿では,対話型感情的モーションキャプチャー・データセットにおけるマルチモーダル・アプローチの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-16T00:23:42Z)
Visualising and Explaining Deep Learning Models for Speech Quality Prediction [0.0]
本稿では,非侵入的音声品質予測モデルであるNISQAについて分析する。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-12T12:50:03Z)
InQSS: a speech intelligibility assessment model using a multi-task learning network [21.037410575414995]
本研究では,スペクトルおよび散乱係数を入力特徴として用いた音声インテリジェンス評価モデルであるInQSSを提案する。得られたモデルは、知性スコアだけでなく、音声の品質スコアも予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-04T02:01:27Z)
Is Attention always needed? A Case Study on Language Identification from Speech [1.162918464251504]
本研究では,畳み込みリカレントニューラルネットワーク(CRNN)を用いたLIDを提案する。 CRNNベースのLIDは、音声サンプルのMel- frequency Cepstral Coefficient(MFCC)特性で動作するように設計されている。 LIDモデルは言語的に類似した言語に対して97%から100%のハイパフォーマンスレベルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-05T16:38:57Z)
Full-Reference Speech Quality Estimation with Attentional Siamese Neural Networks [0.0]
深層学習アプローチを用いた完全参照音声品質予測モデルを提案する。モデルは、シームス繰り返し畳み込みネットワークを介して参照と劣化した信号の特徴表現を決定する。得られた特徴は、信号と注意機構を合わせるために使用され、最後に合成され、音声の全体的な品質を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-03T12:38:25Z)
On the benefits of robust models in modulation recognition [53.391095789289736]
畳み込み層を用いたディープニューラルネットワーク(DNN)は、通信における多くのタスクにおいて最先端である。画像分類のような他の領域では、DNNは敵の摂動に弱いことが示されている。最新モデルの堅牢性をテストするための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-27T19:58:06Z)
Enhancing Dialogue Generation via Multi-Level Contrastive Learning [57.005432249952406]
質問に対する応答のきめ細かい品質をモデル化するマルチレベルコントラスト学習パラダイムを提案する。 Rank-aware (RC) ネットワークはマルチレベルコントラスト最適化の目的を構築するために設計されている。本研究では,知識推論(KI)コンポーネントを構築し,学習中の参照からキーワードの知識を抽出し,そのような情報を活用して情報的単語の生成を促す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-19T02:41:04Z)
Pretraining Techniques for Sequence-to-Sequence Voice Conversion [57.65753150356411]
シークエンス・トゥ・シークエンス(seq2seq)音声変換(VC)モデルは、韻律を変換する能力によって魅力的である。我々は,大規模コーパスが容易に利用できる他の音声処理タスク(通常,テキスト音声(TTS)と自動音声認識(ASR))から知識を伝達することを提案する。このような事前訓練されたASRまたはTSモデルパラメータを持つVCモデルは、高忠実で高知能な変換可能な音声に対して効果的な隠れ表現を生成することができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-07T11:02:07Z)
AutoSpeech: Neural Architecture Search for Speaker Recognition [108.69505815793028]
本稿では,AutoSpeech という名称の話者認識タスクに対して,最初のニューラルアーキテクチャ探索アプローチを提案する。提案アルゴリズムはまず,ニューラルネットワークの最適操作の組み合わせを特定し,その後,複数回重ねてCNNモデルを導出する。得られたCNNアーキテクチャは,モデル複雑性を低減しつつ,VGG-M,ResNet-18,ResNet-34のバックボーンに基づく現在の話者認識システムよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-07T02:53:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。