論文の概要: Meta Audiobox Aesthetics: Unified Automatic Quality Assessment for Speech, Music, and Sound

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05139v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 18:15:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:55:00.995717
• Title: Meta Audiobox Aesthetics: Unified Automatic Quality Assessment for Speech, Music, and Sound
• Title（参考訳）: メタオーディオボックスの美学:音声、音楽、音の総合的品質評価
• Authors: Andros Tjandra, Yi-Chiao Wu, Baishan Guo, John Hoffman, Brian Ellis, Apoorv Vyas, Bowen Shi, Sanyuan Chen, Matt Le, Nick Zacharov, Carleigh Wood, Ann Lee, Wei-Ning Hsu,
• Abstract要約: 本稿では,人間の介入なしに審美を予測できる自動システムの必要性に対処する。 人間の聴取視点を4つの異なる軸に分解する新しいガイドラインを提案する。 我々は、音声品質のより微妙な評価を提供する、ノン参照、イテムごとの予測モデルを開発し、訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.7144966835279
• License:
• Abstract: The quantification of audio aesthetics remains a complex challenge in audio processing, primarily due to its subjective nature, which is influenced by human perception and cultural context. Traditional methods often depend on human listeners for evaluation, leading to inconsistencies and high resource demands. This paper addresses the growing need for automated systems capable of predicting audio aesthetics without human intervention. Such systems are crucial for applications like data filtering, pseudo-labeling large datasets, and evaluating generative audio models, especially as these models become more sophisticated. In this work, we introduce a novel approach to audio aesthetic evaluation by proposing new annotation guidelines that decompose human listening perspectives into four distinct axes. We develop and train no-reference, per-item prediction models that offer a more nuanced assessment of audio quality. Our models are evaluated against human mean opinion scores (MOS) and existing methods, demonstrating comparable or superior performance. This research not only advances the field of audio aesthetics but also provides open-source models and datasets to facilitate future work and benchmarking. We release our code and pre-trained model at: https://github.com/facebookresearch/audiobox-aesthetics
• Abstract（参考訳）: オーディオ美学の定量化は、人間の知覚や文化的文脈に影響される主観的な性質から、オーディオ処理において複雑な課題である。 従来の手法は、評価のために人間のリスナーに依存することが多く、不整合と高いリソース要求に繋がる。 本稿では、人間の介入なしに音声の美学を予測できる自動化システムの必要性の高まりに対処する。 このようなシステムは、データフィルタリング、擬似ラベル付き大規模データセット、生成的オーディオモデルの評価などのアプリケーションには不可欠である。 本研究では,人間の聴取視点を4つの異なる軸に分解する新しいガイドラインを提案する。 我々は、音声品質のより微妙な評価を提供する、ノン参照、イテムごとの予測モデルを開発し、訓練する。 我々のモデルは、人間の平均評価スコア(MOS)と既存の手法に対して評価され、同等または優れた性能を示す。 この研究は、オーディオ美学の分野を前進させるだけでなく、将来の作業とベンチマークを容易にするためのオープンソースモデルとデータセットも提供する。 https://github.com/facebookresearch/audiobox-aesthetics

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