Automated audio captioning with deep learning methods
Description automatique des événements sonores par des méthodes d'apprentissage profond
Résumé
In the audio research field, the majority of machine learning systems focus on recognizing a limited number of sound events. However, when a machine interacts with real data, it must be able to handle much more varied and complex situations. To tackle this problem, annotators use natural language, which allows any sound information to be summarized. Automated Audio Captioning (AAC) was introduced recently to develop systems capable of automatically producing a description of any type of sound in text form. This task concerns all kinds of sound events such as environmental, urban, domestic sounds, sound effects, music or speech. This type of system could be used by people who are deaf or hard of hearing, and could improve the indexing of large audio databases. In the first part of this thesis, we present the state of the art of the AAC task through a global description of public datasets, learning methods, architectures and evaluation metrics. Using this knowledge, we then present the architecture of our first AAC system, which obtains encouraging scores on the main AAC metric named SPIDEr: 24.7% on the Clotho corpus and 40.1% on the AudioCaps corpus. Then, subsequently, we explore many aspects of AAC systems in the second part. We first focus on evaluation methods through the study of SPIDEr. For this, we propose a variant called SPIDEr-max, which considers several candidates for each audio file, and which shows that the SPIDEr metric is very sensitive to the predicted words. Then, we improve our reference system by exploring different architectures and numerous hyper-parameters to exceed the state of the art on AudioCaps (SPIDEr of 49.5%). Next, we explore a multi-task learning method aimed at improving the semantics of sentences generated by our system. Finally, we build a general and unbiased AAC system called CONETTE, which can generate different types of descriptions that approximate those of the target datasets. In the third and last part, we propose to study the capabilities of a AAC system to automatically search for audio content in a database. Our approach obtains competitive scores to systems dedicated to this task, while using fewer parameters. We also introduce semi-supervised methods to improve our system using new unlabeled audio data, and we show how pseudo-label generation can impact a AAC model. Finally, we studied the AAC systems in languages other than English: French, Spanish and German. In addition, we propose a system capable of producing all four languages at the same time, and we compare it with systems specialized in each language.
Dans le domaine de l'audio, la majorité des systèmes d'apprentissage automatique se concentrent sur la reconnaissance d'un nombre restreint d'événements sonores. Cependant, lorsqu'une machine est en interaction avec des données réelles, elle doit pouvoir traiter des situations beaucoup plus variées et complexes. Pour traiter ce problème, les annotateurs ont recours au langage naturel, qui permet de résumer n'importe quelle information sonore. La Description Textuelle Automatique de l'Audio (DTAA ou Automated Audio Captioning en anglais) a été introduite récemment afin de développer des systèmes capables de produire automatiquement une description de tout type de son sous forme de texte. Cette tâche concerne toutes sortes d'événements sonores comme des sons environnementaux, urbains, domestiques, des bruitages, de la musique ou de parole. Ce type de système pourrait être utilisé par des personnes sourdes ou malentendantes, et pourrait améliorer l'indexation de grandes bases de données audio. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons l'état de l'art de la tâche de DTAA au travers d'une description globale des jeux de données publics, méthodes d'apprentissage, architectures et métriques d'évaluation. À l'aide de ces connaissances, nous présentons ensuite l'architecture de notre premier système de DTAA, qui obtient des scores encourageants sur la principale métrique de DTAA nommée SPIDEr : 24,7 % sur le corpus Clotho et 40,1 % sur le corpus AudioCaps. Dans une seconde partie, nous explorons de nombreux aspects des systèmes de DTAA. Nous nous focalisons en premier lieu sur les méthodes d'évaluations au travers de l'étude de SPIDEr. Pour cela, nous proposons une variante nommée SPIDEr-max, qui considère plusieurs candidats pour chaque fichier audio, et qui montre que la métrique SPIDEr est très sensible aux mots prédits. Puis, nous améliorons notre système de référence en explorant différentes architectures et de nombreux hyper-paramètres pour dépasser l'état de l'art sur AudioCaps (SPIDEr de 49,5 %). Ensuite, nous explorons une méthode d'apprentissage multitâche visant à améliorer la sémantique des phrases générées par notre système. Enfin, nous construisons un système de DTAA généraliste et sans biais nommé CONETTE, pouvant générer différents types de descriptions qui se rapprochent de celles des jeux de données cibles. Dans la troisième et dernière partie, nous proposons d'étudier les capacités d'un système de DTAA pour rechercher automatiquement du contenu audio dans une base de données. Notre approche obtient des scores comparables aux systèmes dédiés à cette tâche, alors que nous utilisons moins de paramètres. Nous introduisons également des méthodes semi-supervisées afin d'améliorer notre système à l'aide de nouvelles données audio non annotées, et nous montrons comment la génération de pseudo-étiquettes peut impacter un modèle de DTAA. Enfin, nous avons étudié les systèmes de DTAA dans d'autres langues que l'anglais : français, espagnol et allemand. De plus, nous proposons un système capable de produire les quatre langues en même temps, et nous le comparons avec les systèmes spécialisés dans chaque langue.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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