話者認識の教師なし領域適応のためのCORAL++アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Li Rongjin; Zhang Weibin; Chen Dongpeng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213547706569 整理番号：22P0283704

話者認識の教師なし領域適応のためのCORAL++アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

The CORAL++ Algorithm for Unsupervised Domain Adaptation of Speaker Recogntion

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年02月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月02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)

最先端の話者認識システムを大量の人間ラベル訓練データセットで訓練した。そのような訓練セットは,通常,モデルのモデリング能力を高めるために,様々なデータソースから構成されている。しかし,実際の展開では,不調な条件はほとんど避けられない。ドメイン不整合は,訓練とテストデータセットの間の統計的差異のために,実生活応用における一般的問題である。ドメイン不整合に起因する劣化を軽減するために,新しい特徴ベースの教師なしドメイン適応アルゴリズムを提案した。提案アルゴリズムは,よく知られたCORelation ALignment(CORAL)に基づく更なる最適化であり,CORAL++と呼ぶ。NIST 2019話者認識評価(SRE19)において,著者らは,CORAL++の有効性を確認するために,開発セットとしてSRE18CTSセットを使用した。典型的なx-ベクトル/PLDAセットアップにより,CORAL++は,EERに関して,CORALを,9.40%相対的に凌駕した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

, , ,

前のページに戻る