Efficient speech detection in environmental audio using acoustic recognition and knowledge distillation

📄 arXiv: 2312.09269v1 📥 PDF

作者: Drew Priebe, Burooj Ghani, Dan Stowell

分类: cs.SD, cs.AI, cs.LG, eess.AS

发布日期: 2023-12-14

💡 一句话要点

利用声学识别和知识蒸馏，高效检测环境音频中的人类语音

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 语音检测 知识蒸馏 生态声学 环境音频 MobileNetV3 模型压缩 生物多样性监测

📋 核心要点

  1. 生态声学监测中，检测人类语音对于分析人为干扰和保护隐私至关重要，但现有深度学习模型计算量大，难以在资源受限设备上部署。
  2. 该论文提出利用知识蒸馏技术，将大型教师模型EcoVAD的知识迁移到轻量级的MobileNetV3-Small-Pi学生模型，以实现高效的语音检测。
  3. 实验结果表明，蒸馏后的学生模型在性能上与教师模型EcoVAD相当，验证了该方法在实时生态监测中的可行性。

📝 摘要（中文）

生物多样性危机日益严峻，生态监测方法的需求迫切。声学监测已成为重要的工具。在声景监测项目中检测人类语音，有助于分析人为干扰和进行隐私过滤。尽管深度学习近年来取得了显著进展，但在紧凑型设备上部署大型神经网络仍面临内存和延迟的挑战。本文侧重于利用知识蒸馏技术，为生物声学中的语音检测设计高效、轻量级的学生模型。具体而言，我们使用MobileNetV3-Small-Pi模型创建紧凑而有效的学生架构，并与EcoVAD教师模型（一种在生态声学监测中备受推崇的语音检测架构）进行比较。比较分析包括检查MobileNetV3-Small-Pi衍生学生模型的各种配置，以确定最佳性能。此外，还对不同的蒸馏技术进行了全面评估，以确定模型选择的最有效方法。研究结果表明，蒸馏模型的性能与EcoVAD教师模型相当，为克服实时生态监测的计算障碍提供了一种有前景的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在环境音频中高效检测人类语音的问题，特别是在资源受限的生态监测设备上。现有的大型深度学习模型虽然精度高，但计算复杂度高，难以在这些设备上实时部署。EcoVAD虽然性能良好，但模型尺寸较大，不适合低功耗设备。

核心思路：论文的核心思路是利用知识蒸馏技术，将大型教师模型（EcoVAD）的知识迁移到小型学生模型（MobileNetV3-Small-Pi）。通过这种方式，学生模型可以在保持较高精度的同时，显著降低计算复杂度和模型尺寸，从而满足资源受限设备的需求。这样设计的目的是为了在精度和效率之间取得平衡。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 训练一个大型的教师模型EcoVAD；2) 选择MobileNetV3-Small-Pi作为学生模型的架构；3) 使用知识蒸馏技术，利用教师模型的输出作为指导，训练学生模型；4) 评估学生模型的性能，并与教师模型进行比较。其中，知识蒸馏过程是核心环节，通过最小化学生模型和教师模型输出之间的差异，使学生模型学习到教师模型的知识。

关键创新：论文的关键创新在于将知识蒸馏技术应用于生态声学监测中的语音检测任务，并探索了不同的蒸馏策略和学生模型配置。以往的研究可能更多关注于提高语音检测的精度，而忽略了模型在资源受限设备上的部署问题。该论文则着重于解决这一问题，通过知识蒸馏，在保证精度的前提下，显著降低了模型的计算复杂度。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 选择MobileNetV3-Small-Pi作为学生模型，因为它是一种轻量级的神经网络架构，适合在资源受限设备上部署；2) 探索了不同的知识蒸馏方法，例如基于logits的蒸馏和基于特征的蒸馏，并比较了它们的效果；3) 对MobileNetV3-Small-Pi的各种配置进行了实验，以找到最佳的性能和效率平衡点。具体的损失函数和参数设置在论文中应该有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过知识蒸馏后的MobileNetV3-Small-Pi学生模型在语音检测任务上取得了与EcoVAD教师模型相当的性能。虽然具体的性能数据（例如精度、召回率等）在摘要中未给出，但结论表明该方法在保证精度的前提下，显著降低了模型的计算复杂度，为在资源受限设备上部署语音检测模型提供了可行的方案。不同蒸馏技术的对比结果也为模型选择提供了依据。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于生态声学监测、智能安防、智能家居等领域。在生态监测中，可以用于分析人为活动对野生动物的影响。在智能安防领域，可以用于检测异常声音，提高安全预警能力。在智能家居领域，可以用于语音控制和环境感知，提升用户体验。该研究有助于推动声学监测技术在资源受限设备上的应用，具有重要的实际价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

The ongoing biodiversity crisis, driven by factors such as land-use change and global warming, emphasizes the need for effective ecological monitoring methods. Acoustic monitoring of biodiversity has emerged as an important monitoring tool. Detecting human voices in soundscape monitoring projects is useful both for analysing human disturbance and for privacy filtering. Despite significant strides in deep learning in recent years, the deployment of large neural networks on compact devices poses challenges due to memory and latency constraints. Our approach focuses on leveraging knowledge distillation techniques to design efficient, lightweight student models for speech detection in bioacoustics. In particular, we employed the MobileNetV3-Small-Pi model to create compact yet effective student architectures to compare against the larger EcoVAD teacher model, a well-regarded voice detection architecture in eco-acoustic monitoring. The comparative analysis included examining various configurations of the MobileNetV3-Small-Pi derived student models to identify optimal performance. Additionally, a thorough evaluation of different distillation techniques was conducted to ascertain the most effective method for model selection. Our findings revealed that the distilled models exhibited comparable performance to the EcoVAD teacher model, indicating a promising approach to overcoming computational barriers for real-time ecological monitoring.