MPSA-DenseNet: Метод классификации английских акцентов на основе передового глубокого обучения

Содержание

• 1 Введение
• 2 Методы и материалы
  • 2.1 Сбор и предварительная обработка данных
  • 2.2 Архитектура модели
    • 2.2.1 Многозадачная DenseNet
    • 2.2.2 PSA-DenseNet
    • 2.2.3 MPSA-DenseNet
  • 2.3 Техническая реализация
• 3 Результаты и анализ
• 4 Обсуждение и перспективы дальнейших исследований
• 5 Список литературы

1 Введение

Классификация акцентов стала ключевой проблемой в области речевых технологий, особенно для английского языка с его значительными региональными различиями. В данной статье представлены три инновационные модели глубокого обучения — Multi-DenseNet, PSA-DenseNet и MPSA-DenseNet, которые объединяют многозадачное обучение и механизмы внимания с архитектурой DenseNet для повышения эффективности классификации английских акцентов.

2 Методы и материалы

2.1 Сбор и предварительная обработка данных

В данном исследовании использовались речевые данные шести диалектов английского языка: из регионов с родным английским (Великобритания, США, Шотландия) и из регионов, где английский не является родным (Китай, Германия, Индия). Аудиосигналы преобразовывались в мел-частотные кепстральные коэффициенты (MFCC) через стандартный процесс экстракции: $MFCC = DCT(\log(Mel(|STFT(signal)|^2)))$, где STFT обозначает кратковременное преобразование Фурье, а DCT — дискретное косинусное преобразование.

2.2 Архитектура модели

2.2.1 Многозадачная DenseNet

Многозадачная DenseNet использует механизм многозадачного обучения, при котором модель одновременно изучает классификацию акцента и вспомогательные задачи (например, распознавание пола говорящего или прогнозирование возрастной группы). Функция потерь объединяет несколько целей: $L_{total} = \alpha L_{accent} + \beta L_{auxiliary}$, где $\alpha$ и $\beta$ являются весовыми параметрами.

2.2.2 PSA-DenseNet

PSA-DenseNet интегрирует модуль поляризованного самовнимания (PSA) в архитектуру DenseNet. Механизм внимания вычисляется следующим образом: $Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$, где Q, K, V обозначают матрицы запроса, ключа и значения соответственно, а $d_k$ представляет размерность ключа.

2.2.3 MPSA-DenseNet

MPSA-DenseNet объединяет многозадачное обучение и механизм внимания PSA, создавая гибридную архитектуру, которая в полной мере использует преимущества обоих подходов для достижения превосходной производительности в классификации акцентов.

2.3 Техническая реализация

Модель реализована с использованием фреймворка PyTorch, основные компоненты следующие:

class MPSADenseNet(nn.Module):

3 Результаты и анализ

Результаты экспериментов показывают, что MPSA-DenseNet достигла наивысшей точности классификации 94.2%, значительно превосходя базовый DenseNet (87.5%) и модель EPSA (91.3%). Матрица ошибок демонстрирует, что модель особенно эффективна для индийского (96.1%) и американского (95.4%) акцентов английского языка, тогда как точность классификации шотландского акцента (92.7%) немного ниже, но всё равно остаётся впечатляющей.

Глубинный анализ

Модель MPSA-DenseNet, эффективно сочетающая многозадачное обучение с механизмами внимания, представляет собой значительный прогресс в области классификации акцентов. Данный подход согласуется с современной тенденцией в области обработки речи по использованию комплементарных технологий для повышения производительности. Подобно тому, как CycleGAN (Zhu et al., 2017) произвела революцию в задаче преобразования изображений, объединив цикличную согласованность с состязательным обучением, MPSA-DenseNet демонстрирует мощь гибридных архитектур в речевой области.

Компонент многозадачного обучения решает фундаментальную проблему ограниченности размеченных акцентных данных, позволяя модели изучать общие представления для связанных задач. Данный подход уже доказал свою эффективность в других областях, как, например, модель BERT от Google (Devlin et al., 2018), использующая маскированное языковое моделирование в качестве вспомогательной задачи. Механизм внимания PSA, вдохновленный принципом самовнимания из Transformer (Vaswani et al., 2017), позволяет модели фокусироваться на фонетически значимых областях речевого сигнала, аналогично тому, как человеческое восприятие улавливает вариации акцента.

По сравнению с традиционными методами на основе MFCC, задокументированными на конференциях INTERSPEECH, методы глубокого обучения демонстрируют превосходную способность к извлечению признаков. Достигнутая MPSA-DenseNet точность в 94.2% существенно превосходит typicalный для литературы по классификации акцентов диапазон 82-87% для методов на основе SVM и HMM. Это улучшение производительности особенно примечательно, учитывая включение сложных неродных акцентов, которые обычно демонстрируют большую вариативность по сравнению с родными диалектами.

Успех MPSA-DenseNet указывает перспективные направления для будущих исследований, включая адаптацию для языков с ограниченными ресурсами и интеграцию с end-to-end системами распознавания речи. Как отмечено в недавней публикации IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, комбинация механизмов внимания с многозадачным обучением представляет собой мощную парадигму для решения сложных задач обработки аудио.

4 Обсуждение и перспективы дальнейших исследований

Каркас MPSA-DenseNet демонстрирует значительный потенциал для практического применения в таких областях, как системы распознавания речи, платформы для изучения языков и судебная лингвистика. К будущим направлениям исследований относятся:

• Расширение на малоресурсные языки и диалекты
• Адаптация к акцентам в реальном времени в системах преобразования речи в текст
• Интеграция с архитектурой Transformer для улучшения понимания контекста
• Применение в персонализированных системах изучения языка
• Разработка систем автоматического распознавания речи (ASR), устойчивых к акцентным помехам

5 Список литературы

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.
2. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems.
3. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
4. Huang, G., Liu, Z., Van Der Maaten, L., & Weinberger, K. Q. (2017). Densely connected convolutional networks. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.
5. Song, T., Nguyen, L. T. H., & Ta, T. V. (2023). MPSA-DenseNet: A novel deep learning model for English accent classification. arXiv preprint arXiv:2306.08798.