論文の概要: Few Shot Text-Independent speaker verification using 3D-CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11088v1
• Date: Tue, 25 Aug 2020 15:03:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 04:41:47.819763
• Title: Few Shot Text-Independent speaker verification using 3D-CNN
• Title（参考訳）: 3D-CNNを用いた少数ショットテキスト独立話者検証
• Authors: Prateek Mishra
• Abstract要約: 我々は,ごく少数の学習データを用いて話者の身元を検証するための新しい手法を提案してきた。 VoxCeleb1データセットで行った実験によると、非常に少ないデータでトレーニングしても、提案されたモデルの精度は、テキストに依存しない話者検証において、アートモデルの状態に近い。
• 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: Facial recognition system is one of the major successes of Artificial intelligence and has been used a lot over the last years. But, images are not the only biometric present: audio is another possible biometric that can be used as an alternative to the existing recognition systems. However, the text-independent audio data is not always available for tasks like speaker verification and also no work has been done in the past for text-independent speaker verification assuming very little training data. Therefore, In this paper, we have proposed a novel method to verify the identity of the claimed speaker using very few training data. To achieve this we are using a Siamese neural network with center loss and speaker bias loss. Experiments conducted on the VoxCeleb1 dataset show that the proposed model accuracy even on training with very few data is near to the state of the art model on text-independent speaker verification
• Abstract（参考訳）: 顔認識システムは、人工知能の主要な成功の1つであり、ここ数年で多くの使われてきた。 しかし、画像だけが生体認証の存在ではない。オーディオは、既存の認識システムの代替として使用できるもう1つの生体認証である。 しかし、話者検証のようなタスクにはテキスト非依存の音声データが常に利用できる訳ではなく、訓練データが少ないと仮定してテキスト非依存の話者検証は過去にも行われていない。 そこで,本稿では,極めて少ない訓練データを用いて,主張話者の同一性を検証する新しい手法を提案する。 これを実現するために私たちは、中心的損失と話者バイアス損失を持つシャムニューラルネットを用いています。 VoxCeleb1データセットを用いて行った実験によると、非常に少ないデータでトレーニングしても、提案されたモデルの精度はテキスト非依存話者検証におけるアートモデルの状態に近い。

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