論文の概要: MERaLiON-GR: Speech Gender Recognition Model for English and SEA Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.04433v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 04:22:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.721885
• Title: MERaLiON-GR: Speech Gender Recognition Model for English and SEA Languages
• Title（参考訳）: MERaLiON-GR:英語とSEA言語のための音声ジェンダー認識モデル
• Authors: Qiongqiong Wang, Ai Ti Aw, Nancy F. Chen, Ying Lay Chiu, Yang Ding, Yingxu He, Ridong Jiang, Zhuohan Liu, Yanfeng Lu, Yi Ma, Muhammad Huzaifah, Nabilah Binte Md Johan, Nattadaporn Lertcheva, Pham Minh Duc, Sailor Hardik Bhupendra, Siti Umairah Binte Mohammad Salleh, Shuo Sun, Tarun Kumar Vangani, Jeremy H. M. Wong, Jinyang Wu, Longyin Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,ジェンダー認識システムMERaLiON-GRを提案する。 英語と東南アジア語で二分分類(女性/男性)を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.09005317642768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present MERaLiON-GR, a speech gender recognition system that performs binary classification (female / male) on English and Southeast Asian (SEA) languages. The model finetunes MERaLiON-SpeechEncoder-2, a large conformer based transformer pre-trained on a broad speech corpus, and applies parameter efficient fine-tuning via Low-Rank Adaptation (LoRA) to adapt the encoder to the gender recognition task, and appends a multi-scale ECAPA-TDNN down stream network with attention pooling and a lightweight linear classifier. Extensive evaluations across multilingual Singaporean and Southeast Asian languages (English, Chinese, Malay, Tamil, Thai, Vietnamese, Indonesian, and Khmer) show that MERaLiON-GR consistently surpasses the state-of-the-art gender recognition model Vox-Profile and a large Audio-LLM, in both full-utterance and segment level evaluation modes. The results underscore the value of dedicated speech models in achieving accurate paralinguistic understanding and strong cross-lingual generalization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,英語と東南アジア語(SEA)の2進分類(女性/男性)を行う言語性認識システムMERaLiON-GRを提案する。 モデルファインチューンMERaLiON-SpeechEncoder-2は、広範音声コーパスで事前訓練された大コンバータベースのトランスフォーマーであり、ローランド適応(LoRA)を介してパラメータ効率の良い微調整を適用し、エンコーダを性別認識タスクに適応させ、マルチスケールのECPA-TDNNダウンストリームネットワークにアテンションプーリングと軽量線形分類器を付加する。 多言語シンガポール語と東南アジア語(英語、中国語、マレー語、タミル語、タイ語、ベトナム語、インドネシア語、クメール語)の広範な評価は、MERaLiON-GRが全発話およびセグメントレベルの評価モードにおいて、最先端の性別認識モデルであるVox-Profileと大きなAudio-LLMを一貫して上回っていることを示している。 この結果から, 高精度なパラ言語的理解と強い言語間一般化を実現する上で, 専用の音声モデルの有効性が示唆された。

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