sVAD: A Robust, Low-Power, and Light-Weight Voice Activity Detection with Spiking Neural Networks

Conceptos Básicos

SNN 기반의 sVAD 모델은 잡음에 강하고 저전력 및 가벼운 특징을 가지며 음성 활동 감지에 탁월한 성능을 제공합니다.

Resumen

Abstract:

• 음성 응용 프로그램은 저전력 및 잡음이 있는 상황에서 강력해야 합니다.
• SNN 기반의 VAD는 생물학적으로 타당하고 저전력 효율적입니다.
• sVAD는 SNN 기반의 주의 메커니즘을 갖춘 새로운 VAD 모델로, 효과적인 청각 특성 표현과 잡음 강도 향상을 제공합니다.

Introduction:

• VAD는 다양한 음성 응용 프로그램에서 중요한 역할을 합니다.
• VAD는 항상 켜져 있어야 하며 저전력으로 효율적으로 작동해야 합니다.
• 잡음 강도가 중요하며 강력하고 가벼운 VAD 모델이 필요합니다.

SNN-Based VAD with Auditory Attention:

• 제안된 SNN 기반 VAD 모델은 청각 인코더와 주의 메커니즘을 특징으로 합니다.
• 청각 인코더는 SincNet과 1D 컨볼루션을 사용하여 유연하고 해석 가능한 청각 특성을 추출합니다.
• 주의 메커니즘은 잡음 강도를 향상시키기 위해 도입되었습니다.

Experiments and Results:

• sVAD 모델은 다른 기준 모델들과 비교하여 우수한 성능을 보입니다.
• 청각 인코더의 효과를 검증하기 위한 실험에서 sVAD는 높은 잡음 조건에서 효과적임을 입증합니다.
• 다른 VAD와의 전력 소비 비교에서 sVAD는 낮은 전력 소비를 보입니다.

Estadísticas

SNN 기반의 VAD 모델은 저전력 및 가벼운 특징을 가지며 잡음에 강한 성능을 제공합니다.
HuRAI 모델은 1M개 이상의 매개변수를 사용하여 실제 응용에는 적합하지 않습니다.
sVAD-S 모델은 2.4K개의 매개변수를 사용하여 낮은 HTER를 보입니다.

Citas

"Our sVAD achieves remarkable noise robustness and meanwhile maintains low power consumption and a small footprint."
"The ablation study demonstrates compelling evidence for the efficacy of our auditory encoder in significantly improving the robustness of our SNN-based VAD model under noisy conditions."

Ideas clave extraídas de

sVAD

by Qu Yang,Qian... a las arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05772.pdf

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