論文の概要: Speaker diarization with session-level speaker embedding refinement using graph neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11371v1
• Date: Fri, 22 May 2020 19:52:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 08:48:13.261115
• Title: Speaker diarization with session-level speaker embedding refinement using graph neural networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたセッションレベル話者埋め込み改良による話者ダイアリゼーション
• Authors: Jixuan Wang, Xiong Xiao, Jian Wu, Ranjani Ramamurthy, Frank Rudzicz, Michael Brudno
• Abstract要約: 話者ダイアリゼーション問題に対するグラフニューラルネットワーク(GNN)の最初の利用法として,GNNを用いて話者埋め込みを局所的に洗練する手法を提案する。 事前学習されたモデルによって抽出された話者埋め込みは、単一のセッション内の異なる話者がより分離された新しい埋め込み空間に再マップされる。 改良された話者埋め込みのクラスタリング性能は,シミュレーションデータと実会議データの両方において,元の埋め込みよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.688724154619504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep speaker embedding models have been commonly used as a building block for speaker diarization systems; however, the speaker embedding model is usually trained according to a global loss defined on the training data, which could be sub-optimal for distinguishing speakers locally in a specific meeting session. In this work we present the first use of graph neural networks (GNNs) for the speaker diarization problem, utilizing a GNN to refine speaker embeddings locally using the structural information between speech segments inside each session. The speaker embeddings extracted by a pre-trained model are remapped into a new embedding space, in which the different speakers within a single session are better separated. The model is trained for linkage prediction in a supervised manner by minimizing the difference between the affinity matrix constructed by the refined embeddings and the ground-truth adjacency matrix. Spectral clustering is then applied on top of the refined embeddings. We show that the clustering performance of the refined speaker embeddings outperforms the original embeddings significantly on both simulated and real meeting data, and our system achieves the state-of-the-art result on the NIST SRE 2000 CALLHOME database.
• Abstract（参考訳）: ディープスピーカー埋め込みモデルは、話者ダイアリゼーションシステムのビルディングブロックとして一般的に使用されているが、通常、話者埋め込みモデルはトレーニングデータに定義されたグローバルな損失に応じて訓練される。 本稿では,gnnを用いて各セッション内の音声セグメント間の構造情報を用いて,話者埋め込みを局所的に洗練する,話者ダイアリゼーション問題に対するグラフニューラルネットワーク(gnns)の初使用例を示す。 事前学習されたモデルによって抽出された話者埋め込みは、単一のセッション内の異なる話者がより分離された新しい埋め込み空間に再マップされる。 改良された埋め込みにより構築された親和性行列と接地トラス親和性行列との差を最小化することにより,リンク予測を教師付き方式で訓練する。 スペクトルクラスタリングは、洗練された埋め込みの上に適用される。 また,本システムでは,NIST SRE 2000 CALLHOMEデータベース上で,話者埋め込みのクラスタリング性能が,シミュレーションデータと実会議データの両方において,元の埋め込みよりも優れていることを示す。

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