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J-GLOBAL ID：201802212092429136   整理番号：18A1771789

ディープニューラルネットワークを用いた完全エンドツーエンド話者検証システム:生信号から検証結果まで【JST・京大機械翻訳】

A Complete End-to-End Speaker Verification System Using Deep Neural Networks: From Raw Signals to Verification Result

著者 (5件)： Jung Jee- Weon (School of Computer Science, University of Seoul, South Korea) ,  Heo Hee-Soo (School of Computer Science, University of Seoul, South Korea) ,  Yang Il-Ho (School of Computer Science, University of Seoul, South Korea) ,  Shim Hye-Jin (School of Computer Science, University of Seoul, South Korea) ,  Yu Ha-Jin (School of Computer Science, University of Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 5349-5353  発行年： 2018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： 深いニューラルネットワークを用いたエンドツーエンドシステムは,話者検証の分野で広く研究されている。生の音声信号処理は,自動音楽タグ付けと音声認識の分野でも広く研究されている。しかしながら,著者らが知る限りでは,生の音声信号を用いたエンドツーエンドシステムは話者検証において探求されていない。本論文において,完全なエンドツーエンド話者検証システムを提案して,それは生のオーディオ信号を入力して,検証結果を出力した。前処理層と埋め込まれた話者特徴抽出モデルを主に研究した。最初の二つの隠れ層における前処理のために,提案した予備強調層を縞状畳込み層と組み合わせた。さらに,畳込み層と長い短期メモリを用いた話者特徴抽出モデルを提案し,提案したエンドツーエンドシステムに組み込んだ。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音声認識 ,  記憶装置 ,  畳込み ,  音楽 ,  前処理 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  音声信号 ,  *エンドツーエンド方式
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  タグ付 ,  *話者 ,  音声信号処理 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ディープニューラルネットワーク ,  エンドツーエンド ,  話者 ,  検証