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J-GLOBAL ID：202002245251191195   整理番号：20A1170263

混合ガウスモデル適応速度と到達精度に基づく少人数音声対話システムへの利用を想定した話者認識性能尺度

Speaker recognition performance measure based on adaptation quickness and final accuracy for spoken dialog systems

著者 (2件)： 高見純子 (関西学院大 理工) ,  川端豪 (関西学院大 理工)
資料名： 日本音響学会誌  (Journal of the Acoustical Society of Japan)
巻： 76  号： 5  ページ： 254-261  発行年： 2020年05月01日 
JST資料番号： G0162A  ISSN： 0369-4232  CODEN： NIOGAH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 音声対話システムにおいて,ユーザが誰か判定し適切な行動をとることが,ユーザのシステムへの親近感を高めるために有効である。この目的のためには話者認識の精度だけではなく話者を判定するまでの迅速さが求められる。本論文は,GMMスーパーベクトルに基づく話者認識手法において,適応速度と到達精度に基づく二元的な性能表現を提案する。話者認識精度の変化をユーザ発声量の関数と考え指数項を含む飽和曲線によって近似する。飽和曲線は幾つかの定数によって決定されるが,そのうち認識誤りを半減させるのに必要なデータ量の逆数が「適応の速さ」を表し,ある程度安定した状態での精度が「到達精度」を表す。本論文は更に提案する性能表現を用いて,GMMスーパーベクトル特徴空間に関する幾つかの検討を行う。(著者抄録)

シソーラス用語： 正規分布 ,  計算機利用システム ,  *話者認識 ,  Gauss模型 ,  精度 ,  音声データベース
準シソーラス用語： *音声対話システム ,  混合Gauss分布 ,  少人数音声対話システム ,  認識精度 ,  飽和曲線

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (10件)：

• [1] 小川哲司, 塩田さやか, “i-vectorを用いた話者認識,” 音響学会誌, 70, 332-339 (2014).
• [2] W. M. Campbell, D. E. Sturim and D. A. Reynolds, “Support vector machines using GMM supervectors for speaker verification,” IEEE Signal Process. Lett., 13, 308-311 (2006).
• [3] N. Dehak, R. Dehak, P. Kenny, N. Brummer, P. Ouellet and P. Dumouchel, “Support vector machines versus fast scoring in the low-dimensional total variability space for speaker verification,” Proc. Interspeech 2009, pp.1559-1562 (2009).
• [4] R. Vogt, B. Baker and S. Sridharam, “Factor analysis subspace estimation for speaker verification with short utterances,” Proc. Interspeech 2008, pp.853-856 (2008).
• [5] A. Larcher, P. M. Bousquet, K. A. Lee, D. Matrouf, H. Li and J. F. Bonastre, “I-vectors in the context of phonetically-constrained short utterances for speaker verification,” Proc. ICASSP 2012, pp.4773-4776 (2012).

タイトルに関連する用語 (6件)： ガウスモデル ,  適応 ,  音声対話システム ,  想定 ,  話者認識 ,  尺度