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J-GLOBAL ID：202002239436164685   整理番号：20A1614130

第2のダイハード音声ダイアライゼーションチャレンジのためのBayesHmmベースXベクトルクラスタリングの最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing Bayesian Hmm Based X-Vector Clustering for the Second Dihard Speech Diarization Challenge

著者 (5件)： Diez Mireia (Brno University of Technology,Faculty of Information Technology,Czechia) ,  Burget Lukas (Brno University of Technology,Faculty of Information Technology,Czechia) ,  Landini Federico (Brno University of Technology,Faculty of Information Technology,Czechia) ,  Wang Shuai (Brno University of Technology,Faculty of Information Technology,Czechia) ,  Cernocky Honza (Brno University of Technology,Faculty of Information Technology,Czechia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICASSP  ページ： 6519-6523  発行年： 2020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： 本論文は,第2のDIHARD音声ダイラリゼーションチャレンジ,トラック1を採取する著者らのダイラリゼーションシステムの解析を提示する。このシステムは,入力記録の短いセグメントから0.25秒毎に抽出されたxベクトル話者埋込みのクラスタリングに基づいている。本論文では,採用した2つのxベクトルクラスタリング法,即ち,Bayes隠れMarkovモデル(BHMM)に基づくクラスタリングによるクラスタリング階層クラスタリングに焦点を当てた。課題に提出されたシステムは,更なる後処理段階を持つにもかかわらず,このBHMMだけを使用することは,課題において最良の性能を達成するために十分であることを示した。解析は,確率的線形判別解析モデル補間によって「ドメイン適応」を効果的に実行するための簡単な手順を含む,個々の処理ステップを最適化することによって達成された改善を示す。すべての実験をDIHARD II評価フレームワークで行った。Copyright 2020 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： *最適化 ,  *ベクトル ,  内挿法 ,  *クラスタ化 ,  後処理 ,  線形性 ,  判別分析 ,  隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： 話者 , 【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 (5件)： 音声 ,  ダイアライゼーション ,  ベクトル ,  クラスタリング ,  最適化