Data Augmentation in Audio and Speech (Feature-Drop Aspect)

포스팅 업데이트
v0: 22/02/11

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소개

• 이 글은 논문을 읽고 정리하기 위한 글입니다.

• 내용에 오류가 있는 부분이 있다면 조언 및 지적 언제든 환영입니다!

• Audio와 Speech 분야에서의 사용하는 Data Augmentation 를 정리해보고자 합니다.

• Feature Drop에 관점에서의 Data Augmentation 중심으로 다루었습니다.

• 간단한 개념 위주로 정리할 예정입니다.

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Paper List

[1] Tempo/Speech perturbation (INTERSPEECH 2015), paper_link
[2] SpecAugment (INTERSPEECH 2019), paper_link
[3] Mix SpecAugment (ICASSP 2020), paper_link
[4] SpecSwap (INTERSPEECH 2020), paper_link
[5] SpecAugment++ (INTERSPEECH 2021), paper_link
[6] FilterAugment (ICASSP 2022), paper_link

[1] Ko, Tom, et al. "Audio augmentation for speech recognition." Sixteenth annual conference of the international speech communication association. 2015.

[2]
@article{2019,
   title={SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition},
   url={http://dx.doi.org/10.21437/Interspeech.2019-2680},
   DOI={10.21437/interspeech.2019-2680},
   journal={Interspeech 2019},
   publisher={ISCA},
   author={Park, Daniel S. and Chan, William and Zhang, Yu and Chiu, Chung-Cheng and Zoph, Barret and Cubuk, Ekin D. and Le, Quoc V.},
   year={2019},
   month={Sep}
}

[3]
@misc{park2019specaugment,
      title={SpecAugment on Large Scale Datasets}, 
      author={Daniel S. Park and Yu Zhang and Chung-Cheng Chiu and Youzheng Chen and Bo Li and William Chan and Quoc V. Le and Yonghui Wu},
      year={2019},
      eprint={1912.05533},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={eess.AS}
}

[4] Song, X., Wu, Z., Huang, Y., Su, D., & Meng, H. (2020, January). SpecSwap: A Simple Data Augmentation Method for End-to-End Speech Recognition. In Interspeech (pp. 581-585).

[5] 
@misc{wang2021specaugment,
      title={SpecAugment++: A Hidden Space Data Augmentation Method for Acoustic Scene Classification}, 
      author={Helin Wang and Yuexian Zou and Wenwu Wang},
      year={2021},
      eprint={2103.16858},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={eess.AS}
}

[6]
@misc{nam2022filteraugment,
      title={FilterAugment: An Acoustic Environmental Data Augmentation Method}, 
      author={Hyeonuk Nam and Seong-Hu Kim and Yong-Hwa Park},
      year={2022},
      eprint={2110.03282},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={eess.AS}
}

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Tempo/Speech perturbation

Paper: Audio augmentation for speech recognition (INTERSPEECH 2015)
Task: ASR(Automatic Speech Recognition)

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Introduction

Main Proposal

• Tempo/Speed Perturbation 방법을 도입하여 ASR 성능을 소폭 향상 시킴
  • Perturbation: 미미한 변경을 의미함
• Deep Learning이 막 시작하고 있는 시점에서의 Speech의 Data Augmentation 도입한 의의가 있음

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Proposal Method

Tempo Perturbation

• 발화(Utterance)와 발화 사이의 간격을 Tempo 속도 생각할 수 있다.
• 논문에서는 발화 간 간격을 {0.9, 1.0, 1.1}배 와 같이 속도를 조절하여 Augmentation 해보았다.
• 큰 성능 향상을 보지는 못했다.

Speed Perturbation

• 발화의 속도를 조절을 통해서 Data Augmentation를 한다.
• 논문에서 발화의 속도를 {0.9, 1.0, 1.1}배 와 같이 속도를 조절하여 사용했다.
• Time Warping 으로도 볼 수 있지만, 부분적으로 Warping을 하는 것은 아니다.
• speed perturbation시 음원에 대한 resampling 과정이 필요하다.
• 본 논문에서는 Sox라는 audio manipulation tool 를 이용하여 구현했다.

• 수학적 해석
  • 발화 속도 factor를 $\alpha$, 원 신호를 $x(t)$ 라고 하자.
  • Speed Perturbation(Time Warping) 적용 시 아래와 같다.
    $Time\ Domain: x(t)\rarr x(\alpha t)\\ Freq\ Domain: \hat{x}(\omega)\rarr \alpha^{-1}\hat{x}(\alpha^{-1}\omega)$
  • Time domain에서 Warping은 $x(\alpha t)$로 해석할 수 있다.
  • 이때 주파수(Freq)에서는 $\alpha^{-1}$만큼 크기가 scaling 되고 주파수 대역이 shift 되는 것으로 해석할 수 있다.
  • if $\alpha < 1$, 즉 Speed가 줄어들었다면
    • 신호의 에너지가 Low-frequency 영역으로 이동하게 된다.
  • if $\alpha > 1$, 즉 Speed가 빨리진다면
    • 신호의 에너지가 High-frequency 영역으로 이동하게 된다.

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Expermental

• Speed perturbed 가 효과적이었다. (row 2, 6, 7)

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SpecAugment

Paper: SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition (INTERSPEECH 2019)
Task: ASR(Automatic Speech Recognition)

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Introduction

Main Proposal

• Proposed Simple and Computationally cheap, Feature(Input) drop-out
• Three deformations of log-mel spectrogram

  1. Time Warping
  2. Time Masking
  3. Frequency Masking

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Proposal Method

Time Warping

• 이미지에서 사용하는 Warping 방식과 거의 동일하다. 그냥 좌우로 늘린다고 생각하면 된다.
• 이미지에서는 2D로 6개의 좌표점(Center, Left, Right)에 대해서 Warping이 진행되었다면, Speech는 1D로 3개의 좌표점(Center, Left, Right)에 대해서 Warping 진행된다.
• Random으로 선택된 3개의 좌표에 대해서 Center를 중심으로 Left Point와 Right Point 를 warping factor $\alpha$ 만큼 움직이는 것을 의미한다.
• Time Warping은 그렇게 높은 성능 향상을 보이지는 않았다.

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Time Masking

• Image에서의 Cutout기법을 Speech의 log-mel spectrogram에 적용한 방법이다.
• log-mel spectrogram의 길이가 $\tau$, 지워내는 영역을 $t_0, t_0+t$라고 하자.
• Parameter Sampling 방법은 다음과 같다.
  • 최대 Time mask 길이를 $T$라고 하자.
  • $t$: Time mask 길이 $t=Uniform(0,\ T)$
  • $t_0$: Time mask 시작지점 $t_0=Uniform(0,\tau-t)$
  • $p$: 전체 입력 시간에 대해 Time mask의 비율이 최대 p%가 넘지 못하도록 하는 upper bound parameter

ref: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/audio_feature_augmentation_tutorial.html

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Frequency Masking

• Time Masking을 Frequency Domain에 대해서 동일하게 적용한다.
• Sampling 방법은 Time Masking 알고리즘과 동일하다.

ref: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/audio_feature_augmentation_tutorial.html

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Experiment

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Model

• ASR: LAS(Listen, Attend and Spell) Network

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Dataset

• LibriSpeech
• Switchboard

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Augmentation Policy

• 2종류 데이터 셋에 대해 각각 2가지 총 4가지 Policy 실험 결과를 보여준다.

• Hyper-Parameter

  • $W$: Time wraping Parameter
  • $F$: Maximum Freq mask Parameter
  • $m_F$: Number of Freq mask
  • $T$: Maximum Time mask Parameter
  • $p$: Time mask의 Upper Bound Parameter
  • $m_T$: Number of Time mask

• LibriSpeech

  • $m_T$ 값인 Time mask 개수 변화에 따른 성능 비교를 보여준다.

• Switchboard

  • $F$ 값의 최대 길이를 변화에 따른 성능 비교를 보여준다.

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Experiment: Results of LibriSpeech

• 결론
  • LAS 모델 크기 종류, 데이터 종류와 LM 여부에 상관 없이 DataAugment 정책이 모두 효과적인 것을 볼 수 있다.
  • 특히 LB보다 Time mask 개수가 더 많은 LD가 대체로 더 좋은 성능 결과를 보였다.
  • Learning Schedule은 더 천천히 학습하도록 조절한 D가 기존 학습방법 B보다 좋았다.

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Experiment: Results of Switchboard

• 결론
  • Learning Schduler 가 모두 효과적이고, SpecAugment가 효과적이다.
  • SM과 SS는 Maximum Freq Mask 크기 변화에 따른 성능 차이를 보여준다.
  • SM Policy 방식이 더 좋은 성능을 보인다.

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Discussion: Ablation Study

• Librispeech, Basic Scheduler, No LM, LB Policy 기준에 Ablation 결과이다.
• 2,3,4줄은 각각 Time Warping, Frequency Masking, Time Masking 적용하지 않았을때 결과이다.
• Time Warping은 큰 성능 변화를 주지 못했고, Masking 기법은 굉장히 효과적이었음을 실험적으로 보였다.

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Discussion: Augmentation Converts an over-fitting problem into an under-fitting problem

• SpecAugment 방법은 기존 학습시 발생하던 over-fitting 문제를 under-fitting 문제로 바꿨다.

• 아래 그림 결과와 같이 Train 과 Dev set 간의 WER gap를 줄이게 되었지만, 기존 Training 보다는 수렴이 보다 높은 것을 볼 수 있다.

• LB vs LD: Augmentation를 강하게 줄수록 더 Training에서는 수렴이 잘 되지 않는 것을 보이지만, Dev에서는 더 좋은 경향성을 보인다.

• under-fitting 방면 improvement

  • large Model, training longer
  • deeper network with longer schedules

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Mix SpecAugment

Paper: SpecAugment on Large Scale Datasets (ICASSP 2020)
Task: ASR(Automatic Speech Recognition)

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Introduction

Limitation

• Large Dataset (MTR) 에 대해서 SpecAugment 추가시 오히려 성능이 저하되는 현상을 보였다.
  • SpecAugment는 Time mask와 Freq mask의 길이를 hyper-parameter로 설정해야 한다는 단점을 가지고 있었다.

Main Proposal

• 본 논문에서는 다양한 환경, Audio 길이에 따른 Adaptive 한 SpecAugment 방법을 제안합니다.

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Proposal Method

Mix SpecAugment

• Domain 별로 Audio 길이의 큰 변동으로 인해서 Maximum Time Mask를 고정된 길이로 사용하는 것이 오히려 성능 저하를 보였다.

• 본 논문에서는 Audio 길이에 따른 Maximum Time Mask 크기를 Adaptive 하게 설정하는 알고리즘을 제안한다.

• Algorithm

  • 1) Adaptive multiplicity
    - Time Mask의 크기를 Audio의 길이 $\tau$와 multiplicity ratio 값 $p_M$으로 조절함
    - Time Mask의 최대 길이를 20으로 Cap 시키는 것을 볼 수 있다.

    $M_{t\-mask}=min(20,\lfloor p_M \cdot \tau \rfloor)$

  • 2) Adaptive size
    - Maximum Time Mask 값인 $T$ 또한 Audio 길이에 Adaptive 하게 사용함

    $T=\lfloor P_S \cdot \tau \rfloor$

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Experiment

Results of LibriSpeech

• Mix SpecAugment 사용시 기존 SpecAugment 방식보다 더 좋은 성능을 보여준다.

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Results of Google Multidomain Dataset

• Large Dataset 에 대해서 Mix SpecAugment 가 좋은 성능을 보였다.

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SpecSwap

Paper: A Simple Data Augmentation Method for End-to-End Speech Recognition (INTERSPEECH 2020)
Task: ASR(Automatic Speech Recognition)

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Introduction

Main Proposal

• Transformer 기반 ASR의 등장하면서 이를 고려한 새로운 Data Augmentation 방법 제시
• SpecAugment의 Mask 방식이 아닌 Swap 이라는 방법으로 적은 계산량으로 효과적인 Augmentation 방법을 보임
• 기존 저자가 제안한 self-attention networks(SANs)의 모델적 제약을 없애고 보다 General 한 방법을 제시
  • 기존에는 Swap 방식을 모델에서 담당하도록 하였음
  • 하지만, 이런 방법은 다른 Transformer 기반 ASR에 사용에 있어 한계점 존재

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Proposal Method

SpecSwap

• Time Swap
  • 단순하게 2개 Block를 정하고 두 Block을 단순히 Swaping 하는 방법이다.

• Frequency Swap
  • Time Swap 방식을 Frequency에도 적용했다.

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Experiment

Time & Freq Hyper-parameter

• Freq=7, Time=40 에 대해서 가장 좋은 성능을 보였다.

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Experiment: Ablation Study & Results

• Ablation Study

  • Time Swap 기법이 많은 성능 향상을 보었다.
  • Freq Swap도 Time Swap 기법과 같이 사용할때 성능 향상을 보였다.

• Results

  • SwapSwap과 SpecMask 방법을 같이 사용했을때 좋은 성능을 보였다.
    • SpecMask = SpecAugment - Time Warping
      • 즉, Time & Freq Masking 기법을 사용한 경우를 뜻한다.
  • Large Model에 대한 SpecSwap 유무 비교 실험은 없지만, 성능 향상을 보였다.
  • LM이 없이 End-to-End 방식으로 Hybrid Approach에 준하는 성능을 달성했다.

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SpecAugment++

Paper: A Hidden Space Data Augmentation Method for Acoustic Scene Classification (INTERSPEECH 2021)
Task: ASC(Acoustic Scene Classification)

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Introduction

• SpecAugment은 모델에게 입력을 보다 넓게 볼 수 있도록 하는 장점을 주었다.
• ASC 관점
  • DCASE 2019의 Task 1: ASC 는 다양한 마이크 환경에서의 일반화가 중요한 Task 였다.
  • 이러한 점에서 다양한 noise 상황에 Robust한 모델을 생성하는 것이 중요한 Task 이며, 다양한 Augment 방법이 제안됨

Limitation

• hidden space에 대한 Augmentation 방법 연구 부족
• cutmix 방법
  • BC learning의 latent space interpolate 하는 방법 SpeechMix의 불안정성 존재
  • mixed audio에 대해 label를 정하기 애매함
  • 즉 raw audio와 mixed audio 간 energy 분포가 전혀 다름
• Auxiliary classifier GAN(ACGAN)
  • fake sample를 생성하여 학습하는 방법
  • 추가적인 GAN의 discriminator 학습이 필요함
  • 학습 수렴 속도가 느려지고, 학습이 보다 어려워짐

Main Proposal

• cutmix 방법을 도입하여 추가적인 noise를 도입
• 추가적으로 3가지 Augment 방법을 실험적으로 보임
• hidden space에 대한 Augment 방법 및 실험 결과 보임

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Proposal Method

SpecAugment++

• SpecAugment의 Time Warping은 사용하지 않음

• Time, Frequency Mask에 대해 3종류 Mask 제안

  • ZM (Zero-value Masking)
  • MM (Mixture Masking)
  • CM (Cutting Masking)

• ZM (Zero-value Masking)

  • 기존 SpecAugment의 Time Masking 알고리즘과 동일
    • $x^{'}[i,j]=0$

• MM (Mixture Masking)
  • 같은 mini-batch 안에 있는 1개의 random sample y를 정한다.
  • Augment를 적용할 영역을 SpecAugment 와 동일하게 Sampling 한다.
  • 두 영역에 대해서 mix 를 진행한다.
    • $x^{'}[i,j]=\frac{1}{2}(x[i,j]+y[i,j])$

• CM (Cutting Masking)
  • MM과 동일하게 random sample y 와 Augment 영역 Sampling
  • MM과 다르게 섞지 않고 대체한다.
    • $x^{'}[i,j]=y[i,j]$

• Hidden Space Augment
  • 모델은 ASC task의 base model인 CP-ResNet 를 사용했다.
  • 앞에서 언급한 것과 같이 Input (layer 0) 뿐 아니라 추가적인 4개 layer 출력인 Hidden Space에 대해서 Augment를 적용했다.
  • Hidden Space와 같은 경우 Channel이 존재하는데, 모든 Channel에 동일한 영역에 Time, Freq Mask를 사용했다.

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Experiment

Results of Augment Type

• Time Mask Ratio와 Freq Mask Ratio에 따른 성능 분포는 오른쪽과 같다.
• Mixture Masking(MM) 방식이 가장 좋은 성능을 보였다.
• SpecAugment와 SpecAugment++(ZM) 과의 차이는 Hidden Space 적용과 Time Warping 적용 차이로 볼 수 있다.

Results of Target Layers

• Layer 별 Augment 적용 결과를 보여준다.
• 입력에 가까울수록 높은 성능 향상을 보여준다.
• 모든 Layer에 Augment 적용시 더 좋은 성능 향상을 보였다.

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FilterAugment

Paper: An Acoustic Environmental Data Augmentation Method (ICASSP 2022)
Task: SED(Sound Event Detection), SV(Speaker Verification)
Code: github

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Introduction

Limitation

• SpecAugment는 완벽하게 정보를 데이터로 부터 지워버리는 단점을 가지고 있다.
• 마이크에서 발생하는 absorption(흡수), reflection(반사), scattering(산란) 현상을 모델링 하지 못함
• Far Signal, Object Blocking, reverberation 에 따라 변경되는 신호 특징이 Augment에 반영되지 않았다.

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Contribution

• Frequency Domain에 대해 zero-masking 이 아닌 filter 형태로 변경
• Linear, Step filter 두 종류의 Frequency Masking를 통해 성능향상을 보임
• Acoustic 특성을 더 잘 Modeling 했다고 볼 수 있음

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Proposal Method

FilterAugment

• 각 Frequency 에 대해서 다른 Amplitude 값을 가지는 Filter를 적용

• 특정 형태의 filter가 아닌 random filter로 computation cost가 적음

• 장점

  • Far Signal 과 같은 경우 High Frequency 영역이 Low Frequency 보다 더 많이 손상되는 현상을 보인다. 이러한 부분을 보다 잘 modeling 할 수 있게 된다고 함
  • 소리가 물체에 Block 되었을때도 Frequency 대역별 손실율이 다른데 이를 더 잘 모델링할 수 있다고 주장

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Experiment

Result of Sound Event Detection in DCASE 2021 Task 4

• zero-masking 방식 보다 step, linear Filtering 방식이 더 효과적이었음
• linear filter가 step filter 보다 좋은 성능을 보임
  • 논문에서는 보다 연속된 frequency 변화가 좋았던 것으로 설명
• 추가로 mini-batch 내에서 linear filter와 step filter 적용 비율을 조정하면서 실험한 결과는 Table 2와 같음
  • 신기하게도, 두 filter는 둘 중 한가지만 사용하는 형태가 가장 좋은 성능을 보임
  • 절반씩 사용한 경우 그렇게 큰 성능 향상을 보이지 못함. 오히려 모델에게 방해를 주는 것으로 보임

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Result of Speaker Verification in Voxceleb I & II

• Speech에 대해서도 Filter Augment가 좋은 성능을 보임을 보였다.