論文の概要: Whilter: A Whisper-based Data Filter for "In-the-Wild" Speech Corpora Using Utterance-level Multi-Task Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21642v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 09:58:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.971489
• Title: Whilter: A Whisper-based Data Filter for "In-the-Wild" Speech Corpora Using Utterance-level Multi-Task Classification
• Title（参考訳）: Whilter:Utterance-level Multi-Task Classificationを用いたWhisper-based Data Filter for "In-the-Wild"音声コーパス
• Authors: William Ravenscroft, George Close, Kit Bower-Morris, Jamie Stacey, Dmitry Sityaev, Kris Y. Hong,
• Abstract要約: In-the-wild音声データセットは、複数の話者、非ターゲット言語、音楽などの望ましくない特徴を含むことが多い。 Whilter モデルはこれらの望ましくないサンプルを識別する解法として提案されている。 WhilterはマルチタスクF1スコアを85%以上、エラー率は6.5%から7.8%と5つのサブタスクのうち3つで達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.650448386461648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale in-the-wild speech datasets have become more prevalent in recent years due to increased interest in models that can learn useful features from unlabelled data for tasks such as speech recognition or synthesis. These datasets often contain undesirable features, such as multiple speakers, non-target languages, and music, which may impact model learning. The Whilter model is proposed as a multitask solution to identify these undesirable samples. Whilter uses a Whisper encoder with an attention-based classifier to solve five diverse classification problems at once. In addition, an annotated dataset is published for a subset of two popular in-the-wild corpora. Whilter achieves F1 scores above 85% and equal error rates of 6.5% to 7.8% for three of five subtasks, outperforming a state-of-the-art BEATs classifier on speech-specific classes, with a notable decrease in processing time compared to a combination of single-task alternatives.
• Abstract（参考訳）: 近年,音声認識や合成などのタスクにおいて,非ラベル付きデータから有用な特徴を学習できるモデルへの関心が高まっているため,大規模帯域内音声認識データセットが普及している。 これらのデータセットには、モデル学習に影響を与える可能性のある複数の話者、非ターゲット言語、音楽など、望ましくない特徴が含まれていることが多い。 Whilterモデルは、これらの望ましくないサンプルを特定するためのマルチタスクソリューションとして提案されている。 Whilterは、注意に基づく分類器を備えたWhisperエンコーダを使用して、同時に5つの異なる分類問題を解く。 さらに、注釈付きデータセットが、人気の高い2つのIn-the-wildコーパスのサブセットとして公開されている。 Whilterは5つのサブタスクのうち、F1スコアが85%以上、エラー率は6.5%から7.8%で、言語固有のクラスでは最先端のBEATs分類器よりも優れており、シングルタスクの代替品と比べ処理時間が顕著に減少している。

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