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J-GLOBAL ID：201602256926829519   整理番号：16A0544356

話者ダイアライゼーションのためのSGMM話者ベクトルとKL-HMM手法の組合せ

COMBINING SGMM SPEAKER VECTORS AND KL-HMM APPROACH FOR SPEAKER DIARIZATION

著者 (4件)： MADIKERI Srikanth (Idiap Res. Inst., Martigny, CHE) ,  MOTLICEK Petr (Idiap Res. Inst., Martigny, CHE) ,  BOURLARD Herve (Idiap Res. Inst., Martigny, CHE) ,  BOURLARD Herve (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Lausanne, CHE)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2015 Vol.7  ページ： 4834-4838  発行年： 2015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： 訓練済み部分空間Gauss混合モデル(SGMM)システムから得た話者ベクトルとKullback-Leibler隠れMarkovモデル(KL-HHM)利用音声領域分割を組合せた話者ダイアライゼーション手法を提案した。SGMM手法を用いて各音声セグメントに対する話者モデルを推定し,話者ベクトルをクラスタ化してKL-HMM領域分割処理を初期化し,情報隘路法を用いて話者ダイアライゼーションを行った。組合せにより話者認識性能を改善できた。

シソーラス用語： *話者認識 ,  部分空間法 ,  Gauss模型 ,  ベクトル ,  セグメンテーション ,  クラスタ化 ,  音声処理 ,  組合せ
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  iベクトル ,  *ダイアライゼーション ,  領域分割

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 話者 ,  ダイアライゼーション ,  ベクトル ,  HMM ,  手法 ,  組合せ