論文の概要: Meta-Learning Approaches for Speaker-Dependent Voice Fatigue Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23378v1
- Date: Thu, 29 May 2025 11:58:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.840878
- Title: Meta-Learning Approaches for Speaker-Dependent Voice Fatigue Models
- Title（参考訳）: 話者依存型音声疲労モデルに対するメタラーニングアプローチ
- Authors: Roseline Polle, Agnes Norbury, Alexandra Livia Georgescu, Nicholas Cummins, Stefano Goria,
- Abstract要約: 我々は,この課題をメタ学習問題として再考し,複雑さを増大させる3つのアプローチを探る。
事前学習した音声埋め込みを用いて、シフトワーカーの大規模な縦長データセット上でこれらの手法を評価する。
その結果,全てのメタラーニング手法が横断的および従来型の混合効果モデルよりも優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.81793540247952
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Speaker-dependent modelling can substantially improve performance in speech-based health monitoring applications. While mixed-effect models are commonly used for such speaker adaptation, they require computationally expensive retraining for each new observation, making them impractical in a production environment. We reformulate this task as a meta-learning problem and explore three approaches of increasing complexity: ensemble-based distance models, prototypical networks, and transformer-based sequence models. Using pre-trained speech embeddings, we evaluate these methods on a large longitudinal dataset of shift workers (N=1,185, 10,286 recordings), predicting time since sleep from speech as a function of fatigue, a symptom commonly associated with ill-health. Our results demonstrate that all meta-learning approaches tested outperformed both cross-sectional and conventional mixed-effects models, with a transformer-based method achieving the strongest performance.
- Abstract（参考訳）: 話者依存型モデリングは、音声ベースの健康モニタリングアプリケーションの性能を大幅に向上させることができる。
このような話者適応には混合効果モデルが一般的に使用されるが、新しい観測ごとに計算コストがかかるため、生産環境では実用的ではない。
本稿では,この課題をメタラーニング問題として再検討し,アンサンブルベース距離モデル,プロトタイプネットワーク,トランスフォーマーベースシーケンスモデルという,複雑さを増大させる3つのアプローチを提案する。
プレトレーニング音声埋め込みを用いて、これらの手法を大規模なシフトワーカーのデータセット(N=1,185, 10,286記録)で評価し、疲労機能としての音声からの睡眠時間を予測する。
その結果,全てのメタラーニング手法がクロスセクションおよび従来の混合効果モデルよりも優れており,トランスフォーマーを用いた手法が最強性能を実現していることがわかった。
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