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J-GLOBAL ID：201902229449220095   整理番号：19A1488776

PLDAの教師なし領域適応のためのサンゴ+アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

The CORAL+ Algorithm for Unsupervised Domain Adaptation of PLDA

著者 (3件)： Lee Kong Aik (Biometrics Research Laboratories, NEC Corporation, Japan) ,  Wang Qiongqiong (Biometrics Research Laboratories, NEC Corporation, Japan) ,  Koshinaka Takafumi (Biometrics Research Laboratories, NEC Corporation, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICASSP  ページ： 5821-5825  発行年： 2019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： 最先端の話者認識システムは,確率線形判別分析(PLDA)バックエンドを伴う,xベクトル(またはiベクトル)話者埋め込みフロントエンドを構成する。これらの構成要素の有効性は,ラベル付き訓練データの大量収集の利用可能性に依存する。実際に,システムが展開される領域(例えば,言語,人口統計学)は,システムを訓練したものと異なることが一般的である。ドメイン不整合によるギャップを近くするために,少量の無標識インドメインデータから学習するための教師なしPLDA適応アルゴリズムを提案した。提案した方法は,相関アラインメント(CORAL)として知られている特徴ベースのドメイン適応技術に関する以前の研究によって触発された。本論文で提案したモデルベース適応技術をCORAL+と呼ぶ。提案した技術の有効性を,最近のNIST 2016と2018のピーク認識評価(SRE’16,SRE’18)について実験的に検証した。Copyright 2019 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： 話者認識 ,  不整合 ,  有効性 ,  *アルゴリズム ,  言語 ,  アラインメント ,  適応アルゴリズム ,  無標識 ,  人口統計学 ,  バックエンド
準シソーラス用語： モデルベース ,  訓練データ ,  話者 ,  iベクトル ,  線形判別分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 教師 ,  適応 ,  サンゴ ,  アルゴリズム