Google開發新方法LEAF改進音訊分類任務

Google重新設計用來處理音訊分類任務的方法，發表了可學習的音訊前端，用來取代過去預處理音訊的方法梅爾濾波器組（Mel Filterbanks），以更好地處理像是分類鯨魚叫聲等音訊分類任務。

過去幾年，語音理解機器學習模型有了巨大的進展，透過從資料中學習參數的能力，該領域已經逐漸從過去複合手刻的系統，轉變成為深層神經分類器，用於語音辨識、音樂理解以及動物聲音分類等任務。但Google提到，用於音訊分類的深度神經網路跟電腦視覺模型不同，電腦視覺模型可以從原始畫素中學習，但是音訊分類深度神經網路很少使用原始音訊波型訓練。

音訊分類深度神經網路仰賴梅爾濾波器組預處理資料，這些濾波器使用經特別設計的梅爾縮放頻譜，目的是要複製人類聽覺回應的某些部分，雖然對梅爾濾波器組建模，過去的機器學習應用都很成功，使用固定梅爾縮放和對數壓縮，在一般情況也都效果良好，但是Google認為，沒有辦法保證這些也可以被良好應用到其他的任務上。

在與人類感知相對應的應用領域，像是語音辨識和音樂理解，目前標準梅爾濾波器組都提供了良好的歸納偏差，但是這些偏差可能對不需要模仿人耳的領域，像是辨識鯨魚叫聲這類的任務造成負面影響，所以為了獲得最佳的效能，需要為特定任務量身訂做梅爾濾波器組，但這是一個繁瑣的過程，不只需要專家知識，還需要許多迭代工作，因此在多數的音訊分類任務，開發者還是偏好使用標準的梅爾濾波器組，即便可能無法產生最佳的結果。

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為了解決這個問題，Google提出梅爾濾波器組的替代方法LEarnable Audio Frontend（LEAF），這是一個神經網路，可以初始化逼近梅爾濾波器組，並且與任何音訊分類器一起訓練，以適應特定任務。

Google將LEAF應用在各種音訊分類任務上，包括語音辨識、說話者辨識、樂器辨識和鳥聲辨識，LEAF的平均效能比起梅爾濾波器組，以及其他可學習前端，如Time-Domain Filterbanks、SincNet和Wavegram都還要好，在不同的任務上，LEAF的平均準確率達76.9％，而梅爾濾波器組的平均準確率則為73.9％。Google使用TensorFlow 2實作LEAF，現在已經在GitHub儲存庫開源。

https://www.ithome.com.tw/news/143255

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