Fugu-MT 論文翻訳(概要): VANPY: Voice Analysis Framework

論文の概要: VANPY: Voice Analysis Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17579v1
Date: Mon, 17 Feb 2025 21:12:57 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-02 02:21:18.143234
Title: VANPY: Voice Analysis Framework
Title（参考訳）: VANPY:音声分析フレームワーク
Authors: Gregory Koushnir, Michael Fire, Galit Fuhrmann Alpert, Dima Kagan,
Abstract要約: 我々は,自動前処理,特徴抽出,音声データの分類を行うVANPYフレームワークを開発した。フレームワークの4つのコンポーネントは社内で開発され、話者のキャラクタリゼーション機能を拡張するためにフレームワークに統合された。映画"Pulp Fiction"の文字音声分析における使用事例から, 話者特性を抽出するフレームワークの能力を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: Voice data is increasingly being used in modern digital communications, yet there is still a lack of comprehensive tools for automated voice analysis and characterization. To this end, we developed the VANPY (Voice Analysis in Python) framework for automated pre-processing, feature extraction, and classification of voice data. The VANPY is an open-source end-to-end comprehensive framework that was developed for the purpose of speaker characterization from voice data. The framework is designed with extensibility in mind, allowing for easy integration of new components and adaptation to various voice analysis applications. It currently incorporates over fifteen voice analysis components - including music/speech separation, voice activity detection, speaker embedding, vocal feature extraction, and various classification models. Four of the VANPY's components were developed in-house and integrated into the framework to extend its speaker characterization capabilities: gender classification, emotion classification, age regression, and height regression. The models demonstrate robust performance across various datasets, although not surpassing state-of-the-art performance. As a proof of concept, we demonstrate the framework's ability to extract speaker characteristics on a use-case challenge of analyzing character voices from the movie "Pulp Fiction." The results illustrate the framework's capability to extract multiple speaker characteristics, including gender, age, height, emotion type, and emotion intensity measured across three dimensions: arousal, dominance, and valence.
Abstract（参考訳）: 音声データは現代のデジタル通信ではますます使われてきているが、音声の自動分析と特徴付けのための包括的ツールがまだない。そこで我々は,自動前処理,特徴抽出,音声データの分類を行うVANPY(Voice Analysis in Python)フレームワークを開発した。 VANPYは,音声データから話者を識別する目的で開発された,オープンソースのエンドツーエンド包括的フレームワークである。このフレームワークは拡張性を考慮して設計されており、新しいコンポーネントを容易に統合でき、様々な音声分析アプリケーションに適応できる。現在15以上の音声分析コンポーネントが組み込まれており、音楽と音声の分離、音声活動の検出、話者埋め込み、音声特徴抽出、様々な分類モデルが含まれている。 VANPYの4つの構成要素は社内で開発され、性別分類、感情分類、年齢回帰、身長回帰といった話者特性を拡張すべくフレームワークに組み込まれた。モデルは様々なデータセットで堅牢なパフォーマンスを示すが、最先端のパフォーマンスには及ばない。概念実証として,映画『パルプ・フィクション』の文字音声を解析するためのユースケース課題において,このフレームワークが話者特性を抽出する能力を示す。その結果, 性別, 年齢, 身長, 感情タイプ, 覚醒, 支配力, 原子価の3次元にわたって測定された感情の強さなど, 複数の話者特性を抽出する能力が示唆された。

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