論文の概要: Vocal Tract Length Warped Features for Spoken Keyword Spotting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03523v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 04:38:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:04.483496
• Title: Vocal Tract Length Warped Features for Spoken Keyword Spotting
• Title（参考訳）: 音声単語スポッティングにおける声道長ワープの特徴
• Authors: Achintya kr. Sarkar, Priyanka Dwivedi, Zheng-Hua Tan,
• Abstract要約: 音声キーワードスポッティング(KWS)のための声道長(VTL)特徴を取り入れたいくつかの手法を提案する。 最初の方法、VTL非依存のKWSは、様々な歪み要因を持つVTL特徴を利用する単一のディープニューラルネットワーク(DNN)をトレーニングする。 第2の方法は、DNNに対するテスト発話(VTLワープなしで)の従来の特徴を評価する。 第3の方法であるVTL連結KWSは、KWSの高次元特徴を形成するためにVTL特徴を歪曲した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.362295176098067
• License:
• Abstract: In this paper, we propose several methods that incorporate vocal tract length (VTL) warped features for spoken keyword spotting (KWS). The first method, VTL-independent KWS, involves training a single deep neural network (DNN) that utilizes VTL features with various warping factors. During training, a specific VTL feature is randomly selected per epoch, allowing the exploration of VTL variations. During testing, the VTL features with different warping factors of a test utterance are scored against the DNN and combined with equal weight. In the second method scores the conventional features of a test utterance (without VTL warping) against the DNN. The third method, VTL-concatenation KWS, concatenates VTL warped features to form high-dimensional features for KWS. Evaluations carried out on the English Google Command dataset demonstrate that the proposed methods improve the accuracy of KWS.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声キーワードスポッティング(KWS)のための声道長(VTL)ワープ特徴を取り入れたいくつかの手法を提案する。 最初の方法、VTL非依存のKWSは、様々な歪み要因を持つVTL特徴を利用する単一のディープニューラルネットワーク(DNN)をトレーニングする。 トレーニング中、特定のVTL機能はエポック毎にランダムに選択され、VTLのバリエーションを探索することができる。 テスト中、テスト発話の歪み要因が異なるVTL特徴は、DNNに対してスコアされ、同じ重量で結合される。 第2の手法では、DNNに対するテスト発話(VTLワープなしで)の従来の特徴を評価する。 第3の方法であるVTL連結KWSは、VTLが歪んだ特徴を連結し、KWSの高次元特徴を形成する。 英語のGoogle Commandデータセットで行った評価では,提案手法がKWSの精度を向上させることが示されている。

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