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講演抄録/キーワード
講演名 2019-10-26 17:00
不均衡データを考慮したDNNに基づくささやき声検出
芦原孝典篠原雄介佐藤 宏森谷崇史松井清彰山口義和NTTSP2019-26 WIT2019-25
抄録 (和) 本稿では,ニューラルネットワークを利用して,発話単位でささやき声もしくは非ささやき声のどちらかを2値分類するタスクに取り組む.
これまで,このようなタスクにおいては,十分量のささやき声データに加え,それと同程度の非ささやき声データを用い識別モデルを学習することで,高精度なささやき声/非ささやき声識別を実現出来ていた.
しかしながら,上述のようにささやき声データを十分量収集するのは,一般的にコストが高くなり困難である.
そこで,少量のささやき声データに加え,大量収集が比較的容易な非ささやき声データをそのまま利用し,2クラスの不均衡データ分布としてニューラルネットワークを学習させる.
ただし,不均衡データを普通に学習させると,一般的に識別結果が大きく偏ってしまうため,特に本稿においては,class-aware sampling と呼ばれるオーバーサンプリングを用いることで,この問題を緩和させた.
本手法を評価するために,コンデンサーマイクに加え,実環境での動作を想定しスマートフォンマイクも介して,複数マイク距離で音声収録した.
実験結果から,発話単位でのニューラルネットワークにおいて,均衡データで学習した場合と比べ,不均衡データで学習した場合の方が精度改善することを報告する. 
(英) In this paper, we present a neural whispered-speech detection technique that offers utterance-level classification of whispered and non-whispered speech exhibiting imbalanced data distributions.
Previous studies have shown that machine learning models trained on a large amount of whispered and non-whispered utterances perform remarkably well for whispered speech detection.
However, it is often difficult to collect large numbers of whispered utterances.
In this paper, we propose a method to train neural whispered speech detectors from a small amount of whispered utterances in combination with a large amount of non-whispered utterances.
In doing so, special care is taken to ensure that severely imbalanced datasets can effectively train neural networks.
Specifically, we use a class-aware sampling method for training neural networks.
To evaluate the networks, we gather test samples recorded by both condenser and smartphone microphones at different distances from the speakers to simulate practical environments.
Experiments show the importance of imbalanced learning in enhancing the performance of utterance level classifiers.
キーワード (和) ささやき声 / vocal effort / ディープニューラルネットワーク / 不均衡データ学習 / class-aware sampling / / /  
(英) whispered speech / vocal effort / deep neural networks / imbalanced learning / class-aware sampling / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 250, SP2019-26, pp. 51-56, 2019年10月.
資料番号 SP2019-26 
発行日 2019-10-19 (SP, WIT) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SP2019-26 WIT2019-25

研究会情報
研究会 WIT SP  
開催期間 2019-10-26 - 2019-10-27 
開催地(和) 第一工業大学 4号館1階大会議室 
開催地(英) Daiichi Institute of Technology 
テーマ(和) 音声と福祉情報工学,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2019-10-WIT-SP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 不均衡データを考慮したDNNに基づくささやき声検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Neural Whispered Speech Detection with Imbalanced Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ささやき声 / whispered speech  
キーワード(2)(和/英) vocal effort / vocal effort  
キーワード(3)(和/英) ディープニューラルネットワーク / deep neural networks  
キーワード(4)(和/英) 不均衡データ学習 / imbalanced learning  
キーワード(5)(和/英) class-aware sampling / class-aware sampling  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 芦原 孝典 / Takanori Ashihara / アシハラ タカノリ
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 篠原 雄介 / Yusuke Shinohara / シノハラ ユウスケ
第2著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 宏 / Hiroshi Sato / サトウ ヒロシ
第3著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 森谷 崇史 / Takafumi Moriya / モリヤ タカフミ
第4著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 松井 清彰 / Kiyoaki Matsui / マツイ キヨアキ
第5著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 山口 義和 / Yoshikazu Yamaguchi / ヤマグチ ヨシカズ
第6著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
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講演者
発表日時 2019-10-26 17:00:00 
発表時間 20 
申込先研究会 SP 
資料番号 IEICE-SP2019-26,IEICE-WIT2019-25 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.250(SP), no.251(WIT) 
ページ範囲 pp.51-56 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SP-2019-10-19,IEICE-WIT-2019-10-19 


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