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J-GLOBAL ID：202002239551038380   整理番号：20A0144643

家庭支援のための連続冷音声における話者認識の劣化の改善【JST・京大機械翻訳】

An Improvement of the Degradation of Speaker Recognition in Continuous Cold Speech for Home Assistant

著者 (5件)： Ai Haojun (School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University, Hubei, China) ,  Ai Haojun (Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing, Ministry of Education, Wuhan, China) ,  Wang Yifeng (School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University, Hubei, China) ,  Yang Yuhong (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Hubei, China) ,  Zhang Quanxin (School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing, People’s Republic of China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11982  ページ： 363-373  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音声ユーザインタフェイスによる家庭支援は,近年,その利便性のために非常に溶接されている。このアプリケーションにおける話者認識(SR)技術により,異なるファミリーメンバーに対して個人化されたサービス(例えば,音楽を演奏すること)が現実になっている。しかし,SR精度は,ハードウェアと応答時間の制限により,家族が冷たい場合に急激に低下する可能性がある。本論文では,すべての話者音声モデルを維持するために,低温検出に基づく二重モデル更新戦略を提案した。この方法では,時間領域と周波数領域の特徴を組み合わせて,連続的な冷たい音声を検出する。次に,対応するモデルを選択して,検出の結果に従って同一性を決定した。携帯電話利用のデータに基づいてSR性能を連続的に追跡するために,音声,電話モデル,およびユーザの物理的幸福状態を含む新しい携帯電話ベースの音声データセット(PBSD)を構築した。さらに,SR精度と物理的幸福の利用者の状態の間の関係を,GMM-UBMフレームワークに基づいて分析した。最後に,提案した方法の性能を評価するために,寒冷状態と健康状態の両方から10人の話者のSR精度に焦点を当てた実験を行った。結果は,SR精度が低温検出ベースのモデル更新戦略,特に寒冷環境において効果的に改善できることを示した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  電話 ,  音楽 ,  低温 ,  ハードウェア ,  *話者認識 ,  周波数領域 ,  応答時間 ,  ユーザインタフェイス ,  携帯電話 ,  応用プログラム
準シソーラス用語： 健康状態 ,  音声データ ,  時間領域 ,  音響モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 話者認識 ,  データベース ,  コールド ,  MFCC ,  GMM

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 家庭 ,  支援 ,  音声 ,  話者認識