論文の概要: Demographic Attributes Prediction from Speech Using WavLM Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12007v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 16:43:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:45.423945
• Title: Demographic Attributes Prediction from Speech Using WavLM Embeddings
• Title（参考訳）: WavLM埋め込みを用いた音声からの予測
• Authors: Yuchen Yang, Thomas Thebaud, Najim Dehak,
• Abstract要約: 本稿では, 年齢, 性別, 母語, 教育, 国などの人口動態特性を音声から推定するために, WavLM の特徴に基づく一般的な分類法を提案する。 提案フレームワークは,年齢予測のための平均絶対誤差(MAE)が4.94で,性別分類のための99.81%以上の精度で達成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.00298717665857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a general classifier based on WavLM features, to infer demographic characteristics, such as age, gender, native language, education, and country, from speech. Demographic feature prediction plays a crucial role in applications like language learning, accessibility, and digital forensics, enabling more personalized and inclusive technologies. Leveraging pretrained models for embedding extraction, the proposed framework identifies key acoustic and linguistic fea-tures associated with demographic attributes, achieving a Mean Absolute Error (MAE) of 4.94 for age prediction and over 99.81% accuracy for gender classification across various datasets. Our system improves upon existing models by up to relative 30% in MAE and up to relative 10% in accuracy and F1 scores across tasks, leveraging a diverse range of datasets and large pretrained models to ensure robustness and generalizability. This study offers new insights into speaker diversity and provides a strong foundation for future research in speech-based demographic profiling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 年齢, 性別, 母語, 教育, 国などの人口動態特性を音声から推定するために, WavLM の特徴に基づく一般的な分類法を提案する。 デモグラフィックの特徴予測は、言語学習、アクセシビリティ、デジタル法医学などのアプリケーションにおいて重要な役割を担い、よりパーソナライズされ包括的技術を可能にする。 組込み抽出のための事前学習モデルの活用により,年齢予測のための平均絶対誤差(MAE)の4.94と,さまざまなデータセットの性別分類における99.81%以上の精度を達成し,人口統計特性に関連する重要な音響的・言語的特徴を識別する。 本システムでは,多種多様なデータセットと大規模事前学習モデルを活用し,ロバスト性と一般化性を確保することにより,MAEにおける最大30%の精度とタスク間のF1スコアを最大10%向上する。 本研究は,話者の多様性に関する新たな知見を提供するとともに,音声に基づく人口統計調査における今後の研究の基盤となる。

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