論文の概要: Speaker Diarization with Lexical Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06756v1
• Date: Mon, 13 Apr 2020 17:16:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 00:31:07.043109
• Title: Speaker Diarization with Lexical Information
• Title（参考訳）: 語彙情報を用いた話者ダイアリゼーション
• Authors: Tae Jin Park, Kyu J. Han, Jing Huang, Xiaodong He, Bowen Zhou, Panayiotis Georgiou and Shrikanth Narayanan
• Abstract要約: 本研究では,音声認識による語彙情報を活用した話者ダイアリゼーション手法を提案する。 本稿では,話者クラスタリングプロセスに単語レベルの話者回転確率を組み込んだ話者ダイアリゼーションシステムを提案し,全体的なダイアリゼーション精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.983797884955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents a novel approach for speaker diarization to leverage lexical information provided by automatic speech recognition. We propose a speaker diarization system that can incorporate word-level speaker turn probabilities with speaker embeddings into a speaker clustering process to improve the overall diarization accuracy. To integrate lexical and acoustic information in a comprehensive way during clustering, we introduce an adjacency matrix integration for spectral clustering. Since words and word boundary information for word-level speaker turn probability estimation are provided by a speech recognition system, our proposed method works without any human intervention for manual transcriptions. We show that the proposed method improves diarization performance on various evaluation datasets compared to the baseline diarization system using acoustic information only in speaker embeddings.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,音声認識による語彙情報を活用した話者ダイアリゼーション手法を提案する。 本稿では,話者クラスタリングプロセスに単語レベルの話者回転確率を組み込んだ話者ダイアリゼーションシステムを提案し,全体的なダイアリゼーション精度を向上させる。 クラスタリング中の語彙情報と音響情報を包括的に統合するために,スペクトルクラスタリングのための隣接行列統合を提案する。 単語レベル話者回転確率推定のための単語と単語境界情報は音声認識システムによって提供されるため,提案手法は人手による書き起こしを必要とせず動作する。 提案手法は,話者埋め込みのみの音響情報を用いたベースラインダイアリゼーションシステムと比較して,各種評価データセットのダイアリゼーション性能を向上させる。

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