論文の概要: Data augmentation versus noise compensation for x- vector speaker
recognition systems in noisy environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15903v1
- Date: Mon, 29 Jun 2020 09:50:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 15:07:32.222299
- Title: Data augmentation versus noise compensation for x- vector speaker
recognition systems in noisy environments
- Title（参考訳）: 雑音環境におけるx-ベクトル話者認識システムにおけるデータ拡張と雑音補償
- Authors: Mohammad Mohammadamini (LIA), Driss Matrouf (LIA)
- Abstract要約: 明示的な雑音補償は2つのプロトコルでEERの相対的な利得とほぼ等しいことを示す。
例えば、Protocol2では、21%から66%がEERをデノナイズ技術で改善しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The explosion of available speech data and new speaker modeling methods based
on deep neural networks (DNN) have given the ability to develop more robust
speaker recognition systems. Among DNN speaker modelling techniques, x-vector
system has shown a degree of robustness in noisy environments. Previous studies
suggest that by increasing the number of speakers in the training data and
using data augmentation more robust speaker recognition systems are achievable
in noisy environments. In this work, we want to know if explicit noise
compensation techniques continue to be effective despite the general noise
robustness of these systems. For this study, we will use two different x-vector
networks: the first one is trained on Voxceleb1 (Protocol1), and the second one
is trained on Voxceleb1+Voxveleb2 (Protocol2). We propose to add a denoising
x-vector subsystem before scoring. Experimental results show that, the x-vector
system used in Protocol2 is more robust than the other one used Protocol1.
Despite this observation we will show that explicit noise compensation gives
almost the same EER relative gain in both protocols. For example, in the
Protocol2 we have 21% to 66% improvement of EER with denoising techniques.
- Abstract（参考訳）: 利用可能な音声データの爆発とディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく新しい話者モデリング手法により、より堅牢な話者認識システムの開発が可能になった。
dnn話者モデル手法のうち、x-vectorシステムは雑音環境におけるロバスト性を示す。
これまでの研究では、トレーニングデータ内の話者数を増やし、より堅牢な音声認識システムを使用することで、ノイズの多い環境では実現可能であることが示唆されている。
本研究では,これらのシステムの一般的な雑音頑健性に拘わらず,明示的な雑音補償技術が引き続き有効であるかを確認したい。
本研究では、2つの異なるx-vectorネットワークを使用する。1つはvoxceleb1(protocol1)で、もう1つはvoxceleb1+voxveleb2(protocol2)でトレーニングされる。
スコアの前にx-vectorサブシステムを追加することを提案する。
実験の結果、protocol2で使用されるx-vectorシステムは、他のprotocol1よりも堅牢であることが示されている。
この観察にもかかわらず、明示的なノイズ補償が両方のプロトコルでほぼ同じEER相対的な利得を与えることを示す。
例えば、Protocol2では、21%から66%がEERをデノーミング技術で改善しています。
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