論文の概要: ASDA: Audio Spectrogram Differential Attention Mechanism for Self-Supervised Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02666v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 14:29:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:16.47118
• Title: ASDA: Audio Spectrogram Differential Attention Mechanism for Self-Supervised Representation Learning
• Title（参考訳）: ASDA:自己監督型表現学習のための音声スペクトログラム差分注意機構
• Authors: Junyu Wang, Tianrui Wang, Meng Ge, Longbiao Wang, Jianwu Dang,
• Abstract要約: 実験の結果,ASDAモデルは複数のベンチマークでSOTA(State-of-the-art)性能を達成できた。 これらの結果は、ASDAの音声タスクにおける有効性を強調し、より広範なアプリケーションへの道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.67273340380651
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent advancements in audio self-supervised representation learning, the standard Transformer architecture has emerged as the predominant approach, yet its attention mechanism often allocates a portion of attention weights to irrelevant information, potentially impairing the model's discriminative ability. To address this, we introduce a differential attention mechanism, which effectively mitigates ineffective attention allocation through the integration of dual-softmax operations and appropriately tuned differential coefficients. Experimental results demonstrate that our ASDA model achieves state-of-the-art (SOTA) performance across multiple benchmarks, including audio classification (49.0% mAP on AS-2M, 41.5% mAP on AS20K), keyword spotting (98.3% accuracy on SPC-2), and environmental sound classification (96.1% accuracy on ESC-50). These results highlight ASDA's effectiveness in audio tasks, paving the way for broader applications.
• Abstract（参考訳）: 近年の音声自己教師型表現学習の進歩において、標準トランスフォーマーアーキテクチャが主流のアプローチとして登場したが、その注意機構は、しばしば無関係な情報に注意重みを割り当て、モデルの識別能力を損なう可能性がある。 そこで本研究では,2重ソフトマックス演算と適切に調整された微分係数を統合することにより,非効率な注意割当を効果的に緩和する差分アテンション機構を提案する。 実験の結果,ASDAモデルでは音声分類(AS-2Mでは49.0% mAP,AS20Kでは41.5% mAP),キーワードスポッティング(SPC-2では98.3%),環境音分類(ESC-50では96.1%)など,複数のベンチマークでSOTA(State-of-the-art)性能を達成した。 これらの結果は、ASDAの音声タスクにおける有効性を強調し、より広範なアプリケーションへの道を開いた。

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