論文の概要: Direct Raw Audio Signal Processing via Reservoir Computing: An Investigation into 'Feature-Free' Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.21335v1
• Date: Fri, 19 Jun 2026 11:30:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 14:19:48.134082
• Title: Direct Raw Audio Signal Processing via Reservoir Computing: An Investigation into 'Feature-Free' Architectures
• Title（参考訳）: 貯留層計算による直接生音声信号処理:'Feature-free'アーキテクチャの検討
• Authors: Rinku Sebastian, Simon O Keefe, Martin A Trefzer,
• Abstract要約: 本稿では,Reservoir Computing (RC) を音声処理のための自律型「機能フリー」フレームワークとして評価する。 本研究では, 貯留層に固有の高次元時間ダイナミクスが, 生音響信号の直接分類のための堅牢なエンドツーエンドプロセッサとして機能するかどうかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper evaluates Reservoir Computing (RC) as an autonomous, 'feature-free' framework for audio processing, designed to eliminate traditional, handcrafted feature extraction stages. We investigate whether the high-dimensional temporal dynamics inherent in a reservoir can function as a robust end-to-end processor for the direct classification of raw acoustic signals. By bypassing computationally intensive representations like MFCCs, this approach seeks to mitigate significant intellectual and pre-processing bottlenecks in traditional signal pipelines. Our study evaluates and compares shallow, sequential, and parallel deep reservoir architectures to determine their capacity for hierarchical feature representation. Experimental results demonstrate that the proposed parallel approach consistently outperforms shallow and sequential baselines while maintaining low model complexity. These findings highlight the potential of RC as an efficient and scalable alternative for time-domain audio processing, offering a promising pathway toward deployable, low-power acoustic systems with minimal preprocessing requirements.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Reservoir Computing (RC) を,従来の手作業による特徴抽出の段階をなくすために設計された,音声処理のための自律型「機能フリー」フレームワークとして評価する。 本研究では, 貯留層に固有の高次元時間ダイナミクスが, 生音響信号の直接分類のための堅牢なエンドツーエンドプロセッサとして機能するかどうかを検討する。 MFCCのような計算集約的な表現をバイパスすることで、このアプローチは従来の信号パイプラインにおける重要な知的および前処理のボトルネックを軽減することを目指している。 本研究は, 浅層, シーケンシャル, 並列深層貯留層構造の評価と比較を行い, 階層的特徴表現の能力について検討した。 実験結果から,提案手法はモデル複雑性を低く保ちながら,浅度およびシーケンシャルなベースラインを一貫して上回ることを示した。 これらの知見は、RCが時間領域オーディオ処理の効率的でスケーラブルな代替手段としての可能性を浮き彫りにし、最小限の事前処理を必要とする、デプロイ可能な低消費電力音響システムへの有望な経路を提供する。

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