本論文では、ランダムに初期化されたフィルターバンクの出力エネルギーの確率分布を理論的に解析した。その結果、入力信号の自己相関が高いほど、出力エネルギーのばらつきが大きくなることが分かった。具体的には、スピーチや楽器音などの自然音声信号は、短期的に高い自己相関を持つため、ランダムに初期化されたコンボリューショナルニューラルネットワークにとって「敵対的な」入力となる可能性が高い。
さらに、フィルターの数と長さが、ネットワークの数値的安定性に大きな影響を与えることを示した。多数の短いフィルターを使うことで、数値的に安定なフィルターバンクを得られることが分かった。一方で、少数の長いフィルターを使うと、フィルターバンクの状態数が悪化する傾向にある。
これらの知見は、オーディオデータを扱う際のコンボリューショナルニューラルネットワークの設計指針となる。例えば、入力信号の自己相関を補償するための正則化手法の導入や、適切なフィルター設計が重要であることが示唆される。
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by Daniel Haide... a las arxiv.org 04-17-2024
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