TIMIT Speaker Profiling: A Comparison of Multi-task learning and Single-task learning Approaches

要約

この研究では、深層学習技術を使用して、TIMIT データセット上の 4 つの話者プロファイリング タスク、つまり性別分類、アクセント分類、年齢推定、話者識別を調査し、マルチタスク学習とシングルタスク モデルの可能性と課題を浮き彫りにしています。
この研究の動機は 2 つあります。1 つは、話者プロファイリングの文脈で、シングルタスク モデルに対するマルチタスク学習の長所と短所を経験的に評価することです。
第二に、話者認識タスクにおける巧みな特徴エンジニアリングの重要性が衰えていないことを強調することです。
この調査結果により、アクセント分類における課題が明らかになり、同様の複雑さのタスクではマルチタスク学習が有利であることがわかりました。
話者認識には非シーケンシャル特徴が好まれますが、シーケンシャル特徴は複雑なモデルの開始点として機能します。
この研究は、深層学習モデルの綿密な実験とパラメーター調整の必要性を強調しています。

要約(オリジナル)

This study employs deep learning techniques to explore four speaker profiling tasks on the TIMIT dataset, namely gender classification, accent classification, age estimation, and speaker identification, highlighting the potential and challenges of multi-task learning versus single-task models. The motivation for this research is twofold: firstly, to empirically assess the advantages and drawbacks of multi-task learning over single-task models in the context of speaker profiling; secondly, to emphasize the undiminished significance of skillful feature engineering for speaker recognition tasks. The findings reveal challenges in accent classification, and multi-task learning is found advantageous for tasks of similar complexity. Non-sequential features are favored for speaker recognition, but sequential ones can serve as starting points for complex models. The study underscores the necessity of meticulous experimentation and parameter tuning for deep learning models.

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