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J-GLOBAL ID：201202260300631494   整理番号：12A1555031

カーネル化局所-感受性ハッシングを用いた大集団上での効率的な話者探索

EFFICIENT SPEAKER SEARCH OVER LARGE POPULATIONS USING KERNELIZED LOCALITY-SENSITIVE HASHING

著者 (2件)： JEON Woojay (Samsung Electronics, Suwon, KOR) ,  CHENG Yan-Ming (Motorola Solutions, Schaumburg, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.6  ページ： 4261-4264  発行年： 2012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： 何千人かの話者を効率的に探索する新しい方法を先に提案した発声比較モデルを利用してカーネル化局所-感受性ハッシング(KLSH)を使って提案した。17言語に対するSPEECONデータベ-ス9422話者を使い,このうち1500人を256ガウス成分の一般背景モデル(UBM)を得るための学習データとし,MAPモデルでの主成分分析(PCA)に20人を当て,7922人の話者のデータベ-スを使った本実験に利用した。その結果,十分長いクエリー長に対して無視できるほどの精度損失を持つ既存の混合正規分布モデル(GMM)ベ-ス法に比べ優れた速度を実現できた。

シソーラス用語： *話者認識 ,  *ハッシング ,  局所性 ,  *発話 ,  情報検索 ,  *近傍探索法 ,  Gauss模型 ,  効率 ,  評価試験 ,  主成分分析 ,  音声データベース
準シソーラス用語： 音声検索 ,  近似検索 ,  評価実験 ,  話者識別

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： カーネル化 ,  感受性 ,  ハッシング ,  集団 ,  話者 ,  探索