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J-GLOBAL ID：201802243723601069   整理番号：18A0624309

非線形変換と結合PLDAモデルを用いた不均一話者ベクトルのスコアリング【Powered by NICT】

Scoring Heterogeneous Speaker Vectors Using Nonlinear Transformations and Tied PLDA Models

著者 (2件)： Cumani Sandro (Dipartimento di Automatica e Informatica, Politecnico di Torino, Torino, Italy) ,  Laface Pietro (Dipartimento di Automatica e Informatica, Politecnico di Torino, Torino, Italy)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 26  号： 5  ページ： 995-1009  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 最新のテキストに依存しない話者認識システムは,iベクトルに,確率的線形判別分析(PLDA)に基づいている。PLDAは試験のiベクトルは,すなわち,同じシステムによって抽出したことである均一であることを仮定している。言い換えれば,登録および試験iベクトルは同じクラスに属している。しかし,「不均一」iベクトル,例えば,旧システムにより抽出された登録iベクトル,新しい,より正確な,システムにより抽出された試験Iベクトルを含むスコア試験に重要である場合がある。本論文では,異なるクラスに属する同じ話者のiベクトルの集合を作るその抽出法,寸法,および他の特性に依存しない不均一iベクトルを点数付けする事の出来るPLDAモデルを導入した。非線形結合PLDA(NLタイドPLDA)として参照される,新しいモデルは著者らが最近提案した非線形PLDAアプローチ,PLDAパラメータとiベクトルの非線形変換のパラメータを結合的に推定の一般化により得られた。一般化は,iベクトルのクラス依存非線形変換の予測から構成される,同じ話者の形質転換Iベクトルは同じ話者因子を共有することを制約した。得られたモデルは,柔軟で正確な,拡張コアNIST SRE2012評価で行った一連の実験の結果により評価した。特に,NLタイドPLDAは旧システムによりスコア化された対応する均一試験に関して不均一試験に良好な結果を提供し,いくつかの構成では,新しいシステムの精度に達した。同様の結果は雌拡張コアNIST SRE2010電話条件で得られた。Copyright 2018 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： 電話 ,  話者認識 ,  *モデル ,  *ベクトル
準シソーラス用語： 非線形結合 ,  *スコア ,  線形判別分析 ,  iベクトル ,  テキスト ,  スコア化 ,  *話者 ,  *非線形変換 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 非線形変換 ,  モデル ,  不均一 ,  話者 ,  ベクトル ,  スコアリング