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J-GLOBAL ID：200902250473914628   整理番号：09A0807807

エルゴード隠れマルコフモデルの増分学習を使用したオンライン話者クラスタリング

ONLINE SPEAKER CLUSTERING USING INCREMENTAL LEARNING OF AN ERGODIC HIDDEN MARKOV MODEL

著者 (3件)： KOSHINAKA Takafumi (NEC Corp., Kawasaki, JPN) ,  NAGATOMO Kentaro (NEC Corp., Kawasaki, JPN) ,  SHINODA Koichi (Tokyo Inst. Technol., Tokyo, JPN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2009 Vol.7  ページ： 4093-4096  発行年： 2009年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
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： ブロードキャストニュースのような多重話者から発話を分類する技術である,話者クラスタリングについて検討した。増分学習が,発話の一般的なモデルに適用されるところの,確率的話者クラスタリング方法を提示した。それぞれの入力発話から,モデルのパラメータを繰り返し推定する。以前の発音に対してそれらを更新する。ブローキャストオーディオデータ(22kHz),30の話者を含むデータで実験を行なった。バッファサイズが増加すると,より精度が向上することがわかった。

シソーラス用語： *エルゴード性 ,  *隠れMarkovモデル ,  状態 ,  話者認識 ,  *パラメータ ,  学習アルゴリズム ,  音声信号
準シソーラス用語： *オンライン ,  *話者識別 ,  オーディオ信号

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 隠れマルコフモデル ,  増分 ,  学習 ,  オンライン ,  話者クラスタリング