論文の概要: Variable frame rate-based data augmentation to handle speaking-style variability for automatic speaker verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03616v1
• Date: Sat, 8 Aug 2020 22:47:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 12:32:28.260270
• Title: Variable frame rate-based data augmentation to handle speaking-style variability for automatic speaker verification
• Title（参考訳）: 話者自動検証のためのフレームレートに基づく可変データ拡張
• Authors: Amber Afshan, Jinxi Guo, Soo Jin Park, Vijay Ravi, Alan McCree, and Abeer Alwan
• Abstract要約: UCLA話者変量データベースを用いて,話者自動検証における発話型変量の影響について検討した。 PLDA適応のためのスタイル正規化表現を人工的に生成するエントロピーに基づく可変フレームレート手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.970866246001652
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The effects of speaking-style variability on automatic speaker verification were investigated using the UCLA Speaker Variability database which comprises multiple speaking styles per speaker. An x-vector/PLDA (probabilistic linear discriminant analysis) system was trained with the SRE and Switchboard databases with standard augmentation techniques and evaluated with utterances from the UCLA database. The equal error rate (EER) was low when enrollment and test utterances were of the same style (e.g., 0.98% and 0.57% for read and conversational speech, respectively), but it increased substantially when styles were mismatched between enrollment and test utterances. For instance, when enrolled with conversation utterances, the EER increased to 3.03%, 2.96% and 22.12% when tested on read, narrative, and pet-directed speech, respectively. To reduce the effect of style mismatch, we propose an entropy-based variable frame rate technique to artificially generate style-normalized representations for PLDA adaptation. The proposed system significantly improved performance. In the aforementioned conditions, the EERs improved to 2.69% (conversation -- read), 2.27% (conversation -- narrative), and 18.75% (pet-directed -- read). Overall, the proposed technique performed comparably to multi-style PLDA adaptation without the need for training data in different speaking styles per speaker.
• Abstract（参考訳）: 話者ごとの複数の話し方を含むUCLA話者変動データベースを用いて,発話スタイルの変動が自動話者検証に与える影響を検討した。 X-vector/PLDA (probabilistic linear discriminant analysis) システムは,標準拡張技術を用いてSREおよびSwitchboardデータベースを用いて訓練し,UCLAデータベースからの発話で評価した。 入会時と試験発話時では同等の誤り率(eer)が低かった(例:読解率0.98%、会話発話率0.57%)が、入会と試験発話のスタイルが一致しない場合には大幅に増加した。 例えば、会話発話を登録すると、eerはそれぞれ3.03%、読み上げ、語り、ペット向け音声でテストすると2.96%、22.12%に増加した。 スタイルミスマッチの効果を低減するため,PLDA適応のためのスタイル正規化表現を人工的に生成するエントロピーベースの可変フレームレート手法を提案する。 提案システムは性能を著しく向上させた。 上記の条件下では、EERは2.69%(会話 -- 読み)、2.27%(会話 -- 物語)、18.75%(ペット指向 -- 読み)に改善された。 総じて,提案手法は,話者毎に異なる発話スタイルでデータをトレーニングすることなく,マルチスタイルplda適応に比較可能であった。

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