論文の概要: Unsupervised Speech Segmentation: A General Approach Using Speech Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03711v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 11:32:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:53.375067
• Title: Unsupervised Speech Segmentation: A General Approach Using Speech Language Models
• Title（参考訳）: 教師なし音声セグメンテーション:言語モデルを用いた一般的なアプローチ
• Authors: Avishai Elmakies, Omri Abend, Yossi Adi,
• Abstract要約: 本稿では,これまで研究されてきた話者ダイアリゼーションに基づく音声に対する教師なしアプローチを提案する。 いくつかの設定を考慮し,提案手法の有効性を実証的に実証した。 提案手法は, 境界検出, セグメント純度, オーバーセグメンテーションに基づく評価基準よりも優れていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.497690338358055
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce an unsupervised approach for Speech Segmentation, which builds on previously researched approaches, e.g., Speaker Diarization, while being applicable to an inclusive set of acoustic-semantic distinctions, paving a path towards a general Unsupervised Speech Segmentation approach. Unlike traditional speech and audio segmentation, which mainly focuses on spectral changes in the input signal, e.g., phone segmentation, our approach tries to segment the spoken utterance into chunks with differing acoustic-semantic styles, focusing on acoustic-semantic information that does not translate well into text, e.g., emotion or speaker. While most Speech Segmentation tasks only handle one style change, e.g., emotion diarization, our approach tries to handle multiple acoustic-semantic style changes. Leveraging recent advances in Speech Language Models (SLMs), we propose a simple unsupervised method to segment a given speech utterance. We empirically demonstrate the effectiveness of the proposed approach by considering several setups. Results suggest that the proposed method is superior to the evaluated baselines on boundary detection, segment purity, and over-segmentation. Code is available at https://github.com/avishaiElmakies/unsupervised_speech_segmentation_using_slm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来研究されてきた話者ダイアリゼーションに基づく音声セグメンテーションの非教師なしアプローチを導入するとともに,一般の教師なし音声セグメンテーションアプローチへの道を開いた。 入力信号のスペクトル変化に主眼を置いている従来の音声や音声のセグメンテーションとは違って,本手法では音声の発声を音声・セグメンテーションのスタイルが異なるチャンクに分割し,テキストや感情,あるいは話者によく翻訳されない音声・セグメンテーションに重点を置いている。 ほとんどの音声セグメンテーションタスクは感情ダイアリゼーションのような1つのスタイルの変更しか処理しないが、我々の手法は複数の音響・セマンティックなスタイル変更を処理しようとする。 音声言語モデル(SLM)の最近の進歩を生かして、与えられた発話をセグメント化するための単純な教師なし手法を提案する。 いくつかの設定を考慮し,提案手法の有効性を実証的に実証した。 提案手法は, 境界検出, セグメント純度, オーバーセグメンテーションに基づく評価基準よりも優れていることが示唆された。 コードはhttps://github.com/avishaiElmakies/unsupervised_speech_segmentation_using_slmで公開されている。

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