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J-GLOBAL ID：201702225427568652   整理番号：17A0094913

長さ規則性MAPを用いた話者分割クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Speaker Diarization Based on Length Normalization MAP

著者 (2件)： Zhu Weixin (National Engineering Laboratory of Speech and Language Information Processing,EEIS of University of Science and Technology of China) ,  Guo Wu (National Engineering Laboratory of Speech and Language Information Processing,EEIS of University of Science and Technology of China)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 32  号： 7  ページ： 859-865  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,長さ規則の最大事後推定(MAP)法を提案し,話者分割クラスタにおける交差尤度比(CLR)とT-TESTの2つの測度距離に適用した。従来のMAP法は,一般的な背景モデル(UBM)に基づいて統計量の計算を行う必要があり,さらにモデルパラメータに対して適応オフセットを行うため,オフセットの程度は音声セグメントの長さと正の相関がある.2つの異なる長さの音声セグメントの類似性を測定するとき,従来のMAP方法は,話者モデルを正確に記述することができず,距離測度に影響する。本論文では,MAPの過程において,音声の長さに従って関連因子を規則化し,次にモデルパラメータの調整を行うことによって,モデルパラメータと音声長さに関係なく,話者の同一性情報を表現することができた。中国語の複数人のTVインタビューデータの分割クラスタリング評価タスクにおいて、長さ規則のMAP方法を採用することは従来の方法と比較して明らかに向上し、CLR測度基準の下で分割クラスタリング誤り率は相対的に3.5%低下した。T-TESTの判定基準の下で,分割誤り率は10.7%減少した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  中国語 ,  測度 ,  オフセット ,  誤り率 ,  類似性 ,  *クラスタ ,  判定基準 ,  統計量 ,  *規則度
準シソーラス用語： 距離測度 ,  モデルパラメータ ,  背景モデル ,  尤度比 ,  *話者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： speaker diarization ,  maximum a posterior ,  length normalization ,  cross likelihood ratio ,  T-Test

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 規則性 ,  MAP ,  話者 ,  クラスタリング