論文の概要: Siamese x-vector reconstruction for domain adapted speaker recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14146v1
• Date: Tue, 28 Jul 2020 12:01:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 03:12:43.293425
• Title: Siamese x-vector reconstruction for domain adapted speaker recognition
• Title（参考訳）: ドメイン適応型話者認識のためのシームズXベクトル再構成
• Authors: Shai Rozenberg, Hagai Aronowitz, Ron Hoory
• Abstract要約: ドメイン適応のためのSVR(Siamese x-vector Reconstruction)を提案する。 我々は、リーン補助的なシームズを用いて、高品質な信号の埋め込みを低品質な信号から再構築する。 提案手法をいくつかのミスマッチシナリオで評価し,ベースラインよりも大幅に改善したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.667127929790162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rise of voice-activated applications, the need for speaker recognition is rapidly increasing. The x-vector, an embedding approach based on a deep neural network (DNN), is considered the state-of-the-art when proper end-to-end training is not feasible. However, the accuracy significantly decreases when recording conditions (noise, sample rate, etc.) are mismatched, either between the x-vector training data and the target data or between enrollment and test data. We introduce the Siamese x-vector Reconstruction (SVR) for domain adaptation. We reconstruct the embedding of a higher quality signal from a lower quality counterpart using a lean auxiliary Siamese DNN. We evaluate our method on several mismatch scenarios and demonstrate significant improvement over the baseline.
• Abstract（参考訳）: 音声アプリケーションの普及に伴い、話者認識の必要性が急速に高まっている。 ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく埋め込みアプローチであるxベクターは、適切なエンドツーエンドトレーニングが実現不可能な場合、最先端技術であると考えられている。 しかし、記録条件(ノイズ、サンプルレート等)がx-vectorトレーニングデータとターゲットデータと、または登録データとテストデータとで不一致した場合、精度は著しく低下する。 ドメイン適応のためのSVR(Siamese x-vector Reconstruction)を提案する。 我々は、リーン補助的なシームズDNNを用いて高品質信号の埋め込みを低品質信号から再構築する。 提案手法をいくつかのミスマッチシナリオで評価し,ベースラインに対する大幅な改善を示す。

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