核心概念
オーディオ-画像の時間的一致を洗練することが、オーディオ-テキスト検索への知識転送に貢献することを示唆しています。
要約
この研究は、オーディオ-画像の時間的一致に関する知識転送を洗練する方法に焦点を当てています。限られた非音声オーディオ-テキストデータの利用可能性に対処し、大量のペア画像データから共有されるオーディオ-テキスト表現への知識移行方法が調査されました。以下は内容の概要です。
オーディオ-画像学習手法:
- 既存手法では、単一画像が全体の音声クリップに割り当てられるが、提案手法では2つの方法(最も近いマッチとマルチフレームマッチ)が提案された。
Nearest Match:
- 音声とビデオフレーム間の類似度を計算し、最も類似したフレームを選択して学習。
Multiframe Match:
- 複数フレームを同時に使用し、音声情報と一致しないフレームを選択しないように設計。
実験結果:
- Nearest MatchはA→Tパフォーマンス向上させる傾向。
- Multiframe MatchはA→Iパフォーマンス向上させる傾向。
方法:
- オーディオイメージプリトレイニング
- オーディオテキストファインチューン
統計
Nearest Match (n = 15) shows the highest performance in A→T and T→A than when (n = 0, 5, 10).
Multiframe Match significantly improves the performance of audio-image retrieval compared to the conventional approach of random frame selection.