i-Vector modeling with deep belief networks for multi-session speaker recognition
Visualitza/Obre
Odyssey 2014 (1,130Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/27035
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2014
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this paper we propose an impostor selection method
for a Deep Belief Network (DBN) based system which
models i-vectors in a multi-session speaker verification
task. In the proposed method, instead of choosing a fixed
number of most informative impostors, a threshold is defined according to the frequencies of impostors. The selected impostors are then clustered and the centroids are considered as the final impostors for target speakers. The system first trains each target speaker unsupervisingly by an adaptation method and then models discriminatively each target speaker using the impostor centroids and target i-vectors. The evaluation is performed on the NIST
2014 i-vector challenge database and it is shown that the
proposed DBN-based system achieves 23% relative improvement of minDCF over the baseline system in the challenge
CitacióGhahabi, O.; Hernando, J. i-Vector modeling with deep belief networks for multi-session speaker recognition. A: The Speaker and Language Recognition Workshop. "Odyssey 2014: The Speaker and Language Recognition Workshop". Joensuu: 2014, p. 305-310.
ISSN2312-2846
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Odyssey 2014.pdf | Odyssey 2014 | 1,130Mb | Accés restringit |