De vektor representationer av fasta dimensionalitet för ord (i text) som erbjuds av Word2Vec har visat sig vara mycket användbara i många tillämpningsscenarier, särskilt på grund av den semantiska information de bär. I detta dokument föreslås en parallell version, Audio Word2Vec. Det erbjuder vektor representationer av fast dimensionalitet för variabla längd ljudsegment. Dessa vektorrepresentationer visas beskriva de sekventiella fonetiska strukturerna i ljudsegmenten i god grad, med mycket attraktiva verkliga applikationer såsom fråge-för-exempel Spoken Term Detection (STD). I denna STD-tillämpning överträffade det föreslagna tillvägagångssättet betydligt de konventionella Dynamic Time Warping (DTW)-baserade tillvägagångssätten vid betydligt lägre beräkningskrav. Vi föreslår oövervakad inlärning av Audio Word2Vec från ljuddata utan mänsklig annotation med Sequence-to-sequence Autoencoder (SA). SA består av två RNN utrustade med Long Short-Term Memory (LSTM) enheter: den första RNN (encoder) kartlägger ingångsljudsekvensen till en vektor representation av fast dimensionalitet, och den andra RNN (dekoder) kartlägger representationen tillbaka till ingångsljudsekvensen. De två RNN tränas gemensamt genom att minimera återuppbyggnadsfelet. Denoising Sequence-to-sequence Autoencoder (DSA) föreslås också erbjuda mer robust lärande.
En studie REF omvandlade variable-long audio data till fast längd vektor representation med hjälp av återkommande auto-encoder modell.
Audio Word2Vec: Unsupervised Learning of Audio Segment Representations using Sequence-to-sequence Autoencoder
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}