論文の概要: Evaluating and Improving the Robustness of Speech Command Recognition Models to Noise and Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23128v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 22:14:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.81927
• Title: Evaluating and Improving the Robustness of Speech Command Recognition Models to Noise and Distribution Shifts
• Title（参考訳）: 音声認識モデルの雑音・分布変化に対するロバスト性の評価と改善
• Authors: Anaïs Baranger, Lucas Maison,
• Abstract要約: 学習条件と入力特徴がOOD条件下での音声キーワード分類器の頑健性と一般化能力に与える影響について検討する。 以上の結果から,いくつかの構成ではノイズ認識訓練が改善することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although prior work in computer vision has shown strong correlations between in-distribution (ID) and out-of-distribution (OOD) accuracies, such relationships remain underexplored in audio-based models. In this study, we investigate how training conditions and input features affect the robustness and generalization abilities of spoken keyword classifiers under OOD conditions. We benchmark several neural architectures across a variety of evaluation sets. To quantify the impact of noise on generalization, we make use of two metrics: Fairness (F), which measures overall accuracy gains compared to a baseline model, and Robustness (R), which assesses the convergence between ID and OOD performance. Our results suggest that noise-aware training improves robustness in some configurations. These findings shed new light on the benefits and limitations of noise-based augmentation for generalization in speech models.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける以前の研究は、分布内(ID)と分布外(OOD)の精度の間に強い相関関係を示してきたが、そのような関係は音声ベースモデルでは未解明のままである。 本研究では,OOD条件下での音声キーワード分類器の頑健さと一般化能力に,学習条件と入力特徴がどう影響するかを検討する。 さまざまな評価セットにまたがって、いくつかのニューラルネットワークをベンチマークします。 一般化におけるノイズの影響を定量化するために,ベースラインモデルと比較して総合的な精度向上を計測するFairness(F)と,IDとOOD性能の収束を評価するRobustness(R)の2つの指標を用いる。 以上の結果から,雑音認識学習は一部の構成において頑健性を向上させることが示唆された。 これらの結果は、音声モデルにおける一般化のための雑音に基づく拡張の利点と限界に新たな光を当てた。

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