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時間情報を強化したContrastive Language-Audio Pretraining (T-CLAP)モデルを提案し、時間順序を正確に捉えることができるようにする。
Kivonat
本研究では、Contrastive Language-Audio Pretraining (CLAP)モデルの時間情報の捕捉能力を強化するT-CLAPモデルを提案している。
具体的には以下の取り組みを行っている:
- 時間順序が異なるネガティブキャプションを生成するためのデータ処理パイプラインを設計した。
- 音声クリップの混合や、Large Language Modelを使ったネガティブキャプションの生成などを行う。
- 時間情報に焦点を当てた新しい損失関数を提案した。
- 正しい時間順序のキャプションとの類似度を高め、間違った順序のキャプションとの類似度を低くするように学習する。
- 時間情報の理解を評価する新しいタスク「T-Classify」を導入した。
- 音声クリップと正しい/間違った時間順序のキャプションの対応を判別する能力を評価する。
実験の結果、T-CLAPは従来のCLAPモデルよりも時間情報の捕捉能力が高く、音声検索やゼロショット分類、テキストから音声生成などの課題でも優れた性能を示した。
Statisztikák
音声クリップと正しい時間順序のキャプションの類似度が高い
音声クリップと間違った時間順序のキャプションの類似度が低い
Idézetek
"時間情報を強化したContrastive Language-Audio Pretraining (T-CLAP)モデルを提案し、時間順序を正確に捉えることができるようにする。"
"T-CLAPは従来のCLAPモデルよりも時間情報の捕捉能力が高く、音声検索やゼロショット分類、テキストから音声生成などの課題でも優れた性能を示した。"