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Die Korrelation des Fréchet-Audio-Abstands mit der menschlichen Wahrnehmung von Umgebungsgeräuschen ist abhängig vom verwendeten Embedding


Основні поняття
Der Fréchet-Audio-Abstand (FAD) ist stark von der Wahl des verwendeten Embeddings abhängig, um eine gute Korrelation mit der menschlichen Wahrnehmung von Umgebungsgeräuschen zu erzielen.
Анотація
Die Studie untersucht, ob die Verwendung alternativer domänenspezifischer Embeddings den FAD-Wert besser mit den Bewertungen der menschlichen Wahrnehmung von Umgebungsgeräuschen korrelieren lässt. Es wurden Embeddings von VGGish, PANNs, MS-CLAP, L-CLAP und MERT verwendet, die entweder für Musik- oder Umgebungsgeräuschbewertung entwickelt wurden. Die FAD-Werte wurden für Sounds aus dem DCASE 2023 Task 7-Datensatz berechnet. Unter Verwendung von Perzeptionsdaten aus derselben Aufgabe zeigt sich, dass PANNs-WGM-LogMel die beste Korrelation zwischen FAD-Werten und Bewertungen der Audioqualität und der wahrgenommenen Passgenauigkeit mit einer Spearman-Korrelation von über 0,5 erzielt. Musikspezifische Embeddings lieferten deutlich schlechtere Ergebnisse. Interessanterweise ergab VGGish, das Embedding, das für die ursprüngliche Fréchet-Berechnung verwendet wurde, eine Korrelation unter 0,1. Diese Ergebnisse unterstreichen die entscheidende Bedeutung der Wahl des Embeddings für das FAD-Metrikdesign.
Статистика
Die Verwendung von PANNs-WGM-LogMel-Embeddings führt zu einer Spearman-Korrelation von über 0,5 zwischen FAD-Werten und Bewertungen der Audioqualität sowie der wahrgenommenen Passgenauigkeit. Musikspezifische Embeddings wie MERT-95M und CLAP Laion Music liefern deutlich schlechtere Ergebnisse als Embeddings, die auf Umgebungsgeräuschen trainiert wurden. Das VGGish-Embedding, das für die ursprüngliche Fréchet-Berechnung verwendet wurde, zeigt eine Korrelation unter 0,1.
Цитати
"Diese Ergebnisse unterstreichen die entscheidende Bedeutung der Wahl des Embeddings für das FAD-Metrikdesign." "Interessanterweise ergab VGGish, das Embedding, das für die ursprüngliche Fréchet-Berechnung verwendet wurde, eine Korrelation unter 0,1."

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Welche Auswirkungen hätte die Verwendung eines Ensembles verschiedener Embeddings auf die Leistung des FAD-Metrik

Die Verwendung eines Ensembles verschiedener Embeddings könnte die Leistung der FAD-Metrik verbessern, indem sie eine breitere Vielfalt an Merkmalen und Informationen aus verschiedenen Domänen kombiniert. Durch die Kombination von Embeddings, die speziell für Umgebungsgeräusche trainiert wurden, mit solchen, die auf Musik oder Sprache spezialisiert sind, könnte das Ensemble ein umfassenderes Verständnis der Audioqualität und der Passgenauigkeit mit Kategorien liefern. Dies könnte dazu beitragen, die Abhängigkeit von einem einzelnen Embedding zu verringern und die Robustheit der FAD-Metrik zu erhöhen.

Wie könnte man die Generalisierbarkeit von Embeddings für die Bewertung von Umgebungsgeräuschen weiter verbessern

Um die Generalisierbarkeit von Embeddings für die Bewertung von Umgebungsgeräuschen weiter zu verbessern, könnten mehr Daten aus verschiedenen Umgebungen und Szenarien in das Training der Embeddings einbezogen werden. Durch die Erweiterung der Trainingsdaten auf eine breitere Palette von Umgebungsgeräuschen könnten die Embeddings besser auf die Vielfalt und Komplexität von Umgebungsgeräuschen vorbereitet werden. Darüber hinaus könnte die Berücksichtigung von Transferlernen oder der Verwendung von mehrschichtigen Embeddings dazu beitragen, die Generalisierbarkeit zu verbessern, indem verschiedene Ebenen der Audioinformationen besser erfasst werden.

Welche anderen Metriken oder Ansätze könnten neben dem FAD für die Bewertung von Umgebungsgeräuschen-Synthese verwendet werden

Neben dem FAD könnten für die Bewertung von Umgebungsgeräuschen-Synthese auch andere Metriken oder Ansätze verwendet werden. Ein Ansatz könnte die Verwendung von subjektiven Bewertungen durch menschliche Beurteiler sein, um die wahrgenommene Qualität und Passgenauigkeit von Umgebungsgeräuschen zu bewerten. Darüber hinaus könnten Metriken wie die Inception Score (IS) oder die Structural Similarity Index (SSI) in Kombination mit dem FAD verwendet werden, um verschiedene Aspekte der Audioqualität und der Ähnlichkeit zu referenzierenden Daten zu bewerten. Die Integration von mehreren Metriken könnte ein umfassenderes Bild der Leistung von Umgebungsgeräuschen-Synthesealgorithmen liefern und eine ganzheitlichere Bewertung ermöglichen.
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