Can Synthetic Audio From Generative Foundation Models Assist Audio Recognition and Speech Modeling?
作者: Tiantian Feng, Dimitrios Dimitriadis, Shrikanth Narayanan
分类: cs.SD, cs.LG, eess.AS
发布日期: 2024-06-13 (更新: 2024-08-29)
备注: Accepted to 2024 INTERSPEECH; corrections to ActivityNet labels
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
利用生成式模型合成音频，辅助音频识别与语音建模
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 音频生成 生成式模型 音频识别 语音建模 数据增强 合成数据 模型评估
📋 核心要点
- 现有音频生成质量评估主要依赖距离度量，缺乏对下游任务性能的直接评估。
- 本文探索使用生成式模型合成的音频数据，作为训练数据增强音频识别和语音建模。
- 实验结果表明，合成音频在音频识别和语音建模中具有潜在价值，可提升模型性能。
📝 摘要（中文）
近年来，生成式基础模型在音频生成领域取得了显著进展，能够生成与音乐、事件和人类行为相关的高保真声音。尽管现代音频生成模型取得了成功，但评估音频生成质量的传统方法主要依赖于诸如Frechet Audio Distance等距离度量。与此不同，本文旨在通过检验合成音频作为训练数据的有效性来评估音频生成的质量。具体而言，我们进行了研究，探索使用合成音频进行音频识别。此外，我们还研究了合成音频是否可以作为语音相关建模中的数据增强资源。全面的实验结果表明，使用合成音频进行音频识别和语音相关建模具有潜力。代码已开源。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何有效评估生成式音频模型的质量问题，并探索其在音频识别和语音建模中的应用潜力。现有方法主要依赖于距离度量（如Frechet Audio Distance）来评估生成音频的质量，但这些指标与下游任务的性能关联性较弱，无法直接反映生成音频的实用价值。
核心思路：论文的核心思路是将生成式音频模型生成的合成音频作为训练数据，直接评估其对音频识别和语音建模任务的贡献。通过观察使用合成音频训练或增强训练后的模型性能，来间接评估生成音频的质量和实用性。
技术框架：整体框架包括：1) 使用生成式音频模型生成合成音频数据集；2) 将合成音频数据集用于训练或增强训练音频识别和语音建模模型；3) 在真实音频数据集上评估训练后的模型性能；4) 分析合成音频对模型性能的影响。具体模块包括音频生成模块（使用预训练的生成式模型）、音频识别模型（如分类器）和语音建模模型（具体模型类型未知）。
关键创新：论文的关键创新在于评估生成式音频模型的方式，即不依赖于传统的距离度量，而是通过下游任务的性能来评估生成音频的质量。这种方法更直接地反映了生成音频的实用价值，并为生成式音频模型的研究提供了新的视角。
关键设计：论文的关键设计包括如何选择合适的生成式音频模型、如何设计合成音频数据集的规模和多样性、如何选择合适的音频识别和语音建模模型，以及如何设计实验来评估合成音频对模型性能的影响。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在摘要中未提及，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了合成音频在音频识别和语音建模中的应用潜力。虽然摘要中没有提供具体的性能数据和提升幅度，但明确指出实验结果表明使用合成音频可以有效提升模型性能。具体的提升效果和对比基线需要在论文正文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于数据稀缺场景下的音频识别和语音建模任务，例如，在特定语种或特定环境下的语音识别，或在罕见声音事件的检测中，利用合成音频增强训练数据，提升模型性能。此外，该研究也为评估生成式音频模型的质量提供了一种新的思路。
📄 摘要（原文）
Recent advances in foundation models have enabled audio-generative models that produce high-fidelity sounds associated with music, events, and human actions. Despite the success achieved in modern audio-generative models, the conventional approach to assessing the quality of the audio generation relies heavily on distance metrics like Frechet Audio Distance. In contrast, we aim to evaluate the quality of audio generation by examining the effectiveness of using them as training data. Specifically, we conduct studies to explore the use of synthetic audio for audio recognition. Moreover, we investigate whether synthetic audio can serve as a resource for data augmentation in speech-related modeling. Our comprehensive experiments demonstrate the potential of using synthetic audio for audio recognition and speech-related modeling. Our code is available at https://github.com/usc-sail/SynthAudio.