概要 - 音韻分類認識のためのオーディオ・ビジョン対比学習
タイトル
音韻分類認識のためのオーディオ・ビジョン対比学習
時間
2025-07-23 16:44:22
著者
{"Daiqi Liu","Tomás Arias-Vergara","Jana Hutter","Andreas Maier","Paula Andrea Pérez-Toro"}
カテゴリ
{cs.SD,cs.CV,cs.MM,eess.AS}
リンク
http://arxiv.org/abs/2507.17682v1
PDF リンク
http://arxiv.org/pdf/2507.17682v1
概要
この研究論文は、リアルタイム磁気共鳴画像（rtMRI）と音声信号を組み合わせた多模態ディープラーニングフレームワークを提案し、3つの主要な発音次元（発音方法、発音位置、音声）を分類する。このフレームワークは、USC-TIMITデータセットを使用して、4つの音声/視覚設定（単模態rtMRI、単模態音声信号、多模態中間融合、対比学習に基づく音声-視覚融合）で評価された。 **主要な発見**： * 対比学習に基づくアプローチは、平均F1スコア0.81で、単模態ベースラインに対して0.23の絶対的な増加を達成し、最も優れた性能を達成しています。 * 結果は、対比表現学習が多模態発音分析に有効であることを確認しています。 * フレームワークは、音韻分類における音響情報と視覚情報の補完的な性質を示しています。 * モデルは、閉鎖音と上顎音の分類における限界を示しており、これは発音の類似性やデータの不均衡による可能性があります。 * モデルは、声門音と硬口蓋音の分類における性能が悪く、これはrtMRIにおけるその微妙な性質や見えにくさによる可能性があります。 **方法論**： * フレームワークは、2つのエンコーダを使用しており、画像エンコーディングにはVision Transformer（ViT）、音声エンコーディングにはWav2Vec 2.0モデルを使用しています。 * ViTエンコーダは音韻分類タスク用に微調整され、Wav2Vec 2.0モデルのパラメータは変更されません。 * フレームワークは、トレーニング中に画像と音声エンコーディングの相似性を最大化するために対比学習を使用します。 * モデルは、クラスバランスの取れた、学習可能な重み付けスキームを使用してクラス不均衡を軽減します。 **今後の研究**： * ROI検出モジュールや注意メカニズムを統合して、解釈可能性と性能を向上させる。 * タスク特別な微調整戦略や領域適応前トレーニングを視覚エンコーダに試みる。 * 挑戦が多い臨床MRIデータセットでフレームワークを評価する。
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