本研究は、リアルワールドの状況を模擬したオンライン学習フレームワークを提案し、3つの最先端のVADモデル(GEPC、TSGAD、STG-NF)の適応性と効率性を評価しています。
オフラインで事前に学習したモデルをベースに、オンラインでの学習を通じて新しい環境に適応させる手法を検討しました。その結果、最も厳しい条件下でも、オフラインで学習したモデルの89.39%の性能を維持できることが示されました。
これは、VADモデルがリアルワールドの動的な状況に適応できることを示しています。一方で、モデルの構造や学習手法によって適応性に差があることも明らかになりました。
本研究は、VADシステムの実用性と信頼性を高めるための重要な一歩となります。今後は、モデルの適応性をさらに高めるための手法の開発が期待されます。
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