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J-GLOBAL ID：201802242313990710   整理番号：18A1771698

テキスト独立話者検証のための修正学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Corrective Learning Approach for Text-Independent Speaker Verification

著者 (4件)： Wen Yandong (Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University) ,  Zhou Tianyan (Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University) ,  Singh Rita (Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University) ,  Raj Bhiksha (Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 4894-4898  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： 著者らは,インクリメンタル証拠を提供するセグメントの収集として音声記録を処理するテキスト独立話者検証(TISV)のための概念的に妥当なアプローチを提示した。修正学習と呼ばれるこのアプローチは,入力音声と最新の予測に基づく話者アイデンティティの初期予測を徐々に改善する。具体的には,新しい音声セグメントからマッピングを明示的に学習する深い修正学習ネットワーク(CLNets)と,補正に対する現在の予測を提案した。直感的には,予測はいくつかの補正後に最終的には地面の真理に収束する。NIST SREデータセットで訓練されて,CLNetsは現在のCNNとiベクトルベースラインより優れている。さらに,CLNetsとi-ベクトルは相補的であり,それらの融合は,それらの各々によって達成されるものと比較して,著しい性能改善をもたらす。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： *学習 ,  ネットワーク ,  予測 ,  基準線
準シソーラス用語： *テキスト ,  アイデンティティ ,  *話者 ,  iベクトル , 【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 (3件)： 話者 ,  検証 ,  学習