核心概念
이 워크숍은 다양한 오디오 도메인의 기계 학습 전문가들을 한데 모아 오디오 기반 기계 학습 과제의 가치를 강조하고 있다. 특히 감정 인식과 오디오 이벤트 감지와 같은 과제에 초점을 맞추고 있으며, 이를 위해 제한적인 데이터 접근성을 해결하기 위한 노력을 기울이고 있다.
要約
이 워크숍은 NeurIPS 2023 기계 학습 오디오 워크숍에 대한 내용을 다루고 있다. 오디오 데이터를 활용한 기계 학습 분야에는 다양한 가치 있는 과제들이 있지만, 컴퓨터 비전이나 자연어 처리 분야에 비해 관심과 연구가 상대적으로 부족한 실정이다. 특히 오디오 데이터 수집의 어려움으로 인해 학계에서 최신 기술을 적용하기 어려운 상황이다.
이를 해결하기 위해 워크숍 주최자들은 참여 연구자들에게 다양한 오픈 소스 데이터셋을 소개하고, 워크숍 기간 동안 독점 데이터셋을 제공하고 있다. 구체적으로 HUME-PROSODY, HUME-VOCALBURST, MODULATE-SONATA, MODULATE-STREAM 등의 데이터셋을 제공하고 있다. 이 데이터셋들은 음성 감정 인식, 감정적 발성 분류, 음성 생성 등 다양한 과제에 활용될 수 있다.
워크숍 주최자들은 이러한 데이터셋의 현재 베이스라인 성능을 제시하고 있으며, 참여 연구자들이 이를 활용하여 혁신적인 솔루션을 개발할 것을 장려하고 있다.
統計
음성 데이터 수집에는 많은 시간과 비용이 소요되어 학계에서 최신 기술을 적용하기 어려운 상황이다.
오디오 데이터는 시간 의존적 특성으로 인해 고품질 데이터 수집이 어렵다.
引用
"오디오 데이터를 활용한 기계 학습 분야에는 다양한 가치 있는 과제들이 있지만, 컴퓨터 비전이나 자연어 처리 분야에 비해 관심과 연구가 상대적으로 부족한 실정이다."
"특히 오디오 데이터 수집의 어려움으로 인해 학계에서 최신 기술을 적용하기 어려운 상황이다."