テキスト依存話者検証のための共有エンコーダとしての教師なし自己回帰モデルの利用の調査【JST・京大機械翻訳】

Ravi Vijay; Fan Ruchao; Afshan Amber; Lu Huanhua; Alwan Abeer

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201676984631 整理番号：22P0179714

テキスト依存話者検証のための共有エンコーダとしての教師なし自己回帰モデルの利用の調査【JST・京大機械翻訳】

Exploring the Use of an Unsupervised Autoregressive Model as a Shared Encoder for Text-Dependent Speaker Verification

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発行年： 2020年08月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,タスク特異的復号器を持つ共有エンコーダを用いて,テキスト依存自動話者検証(TD-ASV)に対処する新しい方法を提案した。自己回帰予測符号化(APC)符号器を,話者と音素コンテンツをカプセル化する一般的で高レベル特徴表現を学習するために,ドメイン外(LibriSpeech,VoxCeleb)とドメイン内(DeepMine)非ラベルデータセットの両方を用いて教師なし方法で事前訓練した。2つのタスク特異的復号器を,話者(SID)とフレーズ(PID)を分類するためにラベル付きデータセットを用いて訓練した。SID復号器から抽出した話者埋込みをPLDAを用いて記録した。SIDとPIDシステムをスコアレベルで融合した。交差言語DeepMineデータセットに関する完全教師つきxベクトルベースラインと比較して,このシステムのminDCFにおいて51.9%の相対的改善があった。しかし,iベクトル/HMM法は,提案したAPC符号器デコーダシステムより優れていた。PID融合前のx-ベクトル/PLDAベースラインとSID/PLDAスコアの融合は,さらに性能を改善し,x-ベクトルシステムへの提案アプローチの相補性を示した。提案手法は,大規模,ラベルなし,データリッチドメインから活用でき,下流タスクに依存しない音声パターンを学習できることを示した。そのようなシステムは,テストデータがデータ-スカルセドメインから来るドメイン不整合シナリオにおいて競合性能を提供できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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