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Model as Loss: A Self-Consistent Training Paradigm

Created by
  • Haebom

저자

Saisamarth Rajesh Phaye, Milos Cernak, Andrew Harper

개요

본 논문은 기존 음성 향상 기법의 한계점인 수작업 기반 손실 함수 또는 심층 특징 손실 함수의 사용으로 인한 미묘한 신호 특성 포착 실패 문제를 해결하기 위해, 모델 자체의 인코더를 손실 함수로 활용하는 새로운 학습 패러다임인 "Model as Loss"를 제안합니다. 이 방법은 인코더의 특징 공간을 활용하여 깨끗한 신호의 지각적 및 작업 관련 특성과 일관된 출력을 생성하도록 디코더를 최적화합니다. 결과적으로 기존 심층 특징 손실 함수 기반 방법보다 우수한 지각적 품질과 도메인 내외 데이터에 대한 강건한 일반화 성능을 보입니다.

시사점, 한계점

시사점:
기존 수작업 또는 심층 특징 기반 손실 함수의 한계를 극복하는 새로운 음성 향상 학습 패러다임 제시.
인코더의 학습된 특징을 손실 함수로 활용하여 깨끗한 신호와 향상된 출력 간의 자기 일관성을 강화.
표준 음성 향상 벤치마크에서 기존 방법보다 우수한 성능과 일반화 성능을 달성.
지각적 품질 향상.
한계점:
제안된 "Model as Loss" 방법의 계산 비용 및 학습 복잡도에 대한 분석 부족.
다양한 유형의 잡음 및 음성 데이터에 대한 일반화 성능에 대한 추가적인 실험 필요.
구체적인 인코더 구조 및 하이퍼파라미터 최적화 전략에 대한 자세한 설명 부족.
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