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J-GLOBAL ID：201702256958414673   整理番号：17A1034997

ベクターJFAとiベクトルの再検討【Powered by NICT】

e-vectors: JFA and i-vectors revisited

著者 (2件)： Cumani Sandro (Politecnico di Torino, Italy) ,  Laface Pietro (Politecnico di Torino, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 5435-5439  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： iベクトルに基づくシステムは,テキスト独立型の話者認識における現行の最先端技術を代表している。本研究では,著者らは「e-ベクター」と呼ぶ共同因子分析(JFA)の話者因子とiベクトルに類似した,音声セグメントの新しいコンパクトな表現を導入した。ベクターはJFA話者モデル化アプローチの固有音声空間からの名前を導いた。著者らの作業仮説は,JFAは「全変動」iベクトル部分空間よりもより有益な話者部分空間を推定するが,後者は異なる話者に属するとして各訓練セグメントを考慮して得られたからである。は,この観察を利用し,古典的iベクトルアプローチにより提供されたものに関してより正確な部分空間を推定する簡単な「iベクトルスタイル」モデリングと訓練法を提案し,拡張コアNIST2012話者認識評価データセット上で実施した試験の結果により確認された。単純Eベクトルを持つiベクトルを置換,C_primary費用関数の約10%の平均向上,異なるシステムと分類器を用いて得た。これらの性能利得は,標準iベクトルシステムに関していかなる付加的な記憶または計算コストなしに現れた。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： *ベクトル ,  話者認識 ,  モデリング ,  *ベクター ,  費用関数 ,  因子分析 ,  利得
準シソーラス用語： 計算コスト ,  部分空間 ,  総変動 ,  話者 ,  最先端技術 ,  テキスト ,  *iベクトル , 【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 (2件)： ベクター ,  iベクトル