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J-GLOBAL ID：201702211915069899   整理番号：17A0662562

話者認識評価に関するデータ依存性の影響【Powered by NICT】

The Impact of Data Dependence on Speaker Recognition Evaluation

著者 (4件)： Wu Jin Chu (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, USA) ,  Martin Alvin F. (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, USA) ,  Greenberg Craig S. (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, USA) ,  Kacker Raghu N. (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, USA)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 25  号： 1  ページ： 1-14  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 同じ被験者の多重使用によるデータ依存性は,話者認識評価における検出コスト関数(DCF)の標準誤差(SE)に影響を及ぼす。DCFはI型の確率と与えられたしきい値でのタイプII誤差の加重和として定義した。二層データ構造を構築した:標的スコアは依存性に基づくターゲットセットに,と同様に非標的スコアのためのグループ化される。再サンプリング時に選択されるスコアに必要な等しい確率のために,ターゲットセットは標的スコアの同じ数を含む必要があるので,非標的集合しなければならない。i.i.d.を仮定したブートストラップ法に加えて,非パラメトリック二試料1層と二層ブートストラップ法は再サンプリング集合上でのみ起こる,またはその後セット内のスコアで起こるかどうかに基づいて行った。ブートストラップの確率的性質のために,三種類のブートストラップ法を用いて推定したDCFのSEの分布を作成し,比較した。仮説試験を行った後,データ依存性はSEだけでなくSEの変動を増加し,二層ブートストラップは1層ブートストラップよりもより保守的であることが分かった。推定されたSEに三ブートストラップ法の異なる影響に関する理論的根拠を調べた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多重化 ,  保全 ,  データ構造 ,  *話者認識 ,  ブートストラップ ,  費用関数 ,  単一層 ,  仮説検定
準シソーラス用語： リサンプリング ,  スコア ,  二層 ,  標準誤差 ,  被験者 ,  *データ依存性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 話者認識 ,  評価 ,  データ依存性