論文の概要: Speech transformer models for extracting information from baby cries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02259v1
• Date: Tue, 02 Sep 2025 12:34:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:04.021921
• Title: Speech transformer models for extracting information from baby cries
• Title（参考訳）: 乳幼児の泣き声から情報を抽出する音声トランスフォーマーモデル
• Authors: Guillem Bonafos, Jéremy Rouch, Lény Lego, David Reby, Hugues Patural, Nicolas Mathevon, Rémy Emonet,
• Abstract要約: 本研究では,8つのベビークライスデータセットを用いて,事前学習した5つの音声モデルを評価する。 各データセットに対して、各モデルの潜在表現を、利用可能なすべての分類タスクで評価する。 以上の結果から,これらのモデルの潜在表現は,人間の乳幼児の泣き声を効果的に分類できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6822819361110412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transfer learning using latent representations from pre-trained speech models achieves outstanding performance in tasks where labeled data is scarce. However, their applicability to non-speech data and the specific acoustic properties encoded in these representations remain largely unexplored. In this study, we investigate both aspects. We evaluate five pre-trained speech models on eight baby cries datasets, encompassing 115 hours of audio from 960 babies. For each dataset, we assess the latent representations of each model across all available classification tasks. Our results demonstrate that the latent representations of these models can effectively classify human baby cries and encode key information related to vocal source instability and identity of the crying baby. In addition, a comparison of the architectures and training strategies of these models offers valuable insights for the design of future models tailored to similar tasks, such as emotion detection.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された音声モデルからの潜在表現を用いた伝達学習は、ラベル付きデータが不足しているタスクにおいて優れた性能を達成する。 しかし、非音声データに適用可能であり、これらの表現に符号化された特定の音響特性はほとんど探索されていない。 本研究では,両側面について検討する。 乳児960児の音声115時間を含む8つの乳幼児群を対象に,事前学習した5つの音声モデルの評価を行った。 各データセットに対して、各モデルの潜在表現を、利用可能なすべての分類タスクで評価する。 以上の結果から,これらのモデルの潜在表現は,人間の乳幼児の泣き声を効果的に分類し,発声源の不安定性と泣き声の同一性に関連する重要な情報を符号化できることが示唆された。 さらに、これらのモデルのアーキテクチャとトレーニング戦略の比較は、感情検出のような類似したタスクに合わせた将来のモデルの設計に貴重な洞察を与える。

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