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Artificial Cohort Generation Based on Statistics of Real Cohorts for GMM-Based Speaker Verification Génération de cohortes artificielles basée sur les statistiques de cohortes réelles pour la vérification des locuteurs basée sur GMM

Yuuji MUKAI, Hideki NODA, Takashi OSANAI

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Résumé:

Cet article traite de la vérification du locuteur (SV) à l'aide de modèles de mélange gaussien (GMM), où seuls les énoncés des locuteurs inscrits sont requis. Un tel système SV peut être réalisé en utilisant des cohortes générées artificiellement au lieu de cohortes réelles provenant de bases de données de locuteurs. Cet article présente une approche rationnelle pour définir les paramètres GMM pour les cohortes artificielles, basée sur les statistiques des paramètres GMM pour les cohortes réelles. Les taux d'erreur égaux pour la méthode proposée sont environ 10 % inférieurs à ceux de la méthode précédente, dans laquelle les paramètres GMM pour les cohortes artificielles étaient définis de manière ad hoc.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E94-D No.1 pp.162-166
Date de publication
2011/01/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E94.D.162
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Parole et audition

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