論文の概要: Vocal Tract Length Perturbation for Text-Dependent Speaker Verification with Autoregressive Prediction Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12536v2
• Date: Thu, 25 Mar 2021 18:57:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 03:32:21.415112
• Title: Vocal Tract Length Perturbation for Text-Dependent Speaker Verification with Autoregressive Prediction Coding
• Title（参考訳）: 自己回帰予測符号化を用いたテキスト依存話者検証のための声道長摂動
• Authors: Achintya kr. Sarkar, Zheng-Hua Tan (Senior Member, IEEE)
• Abstract要約: テキスト依存型話者検証(TD-SV)のための声道長(VTL)摂動法を提案する。 各VTL因子に対して一連のTD-SVシステムを訓練し、最終的な決定のためにスコアレベル融合を適用する。
• 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: In this letter, we propose a vocal tract length (VTL) perturbation method for text-dependent speaker verification (TD-SV), in which a set of TD-SV systems are trained, one for each VTL factor, and score-level fusion is applied to make a final decision. Next, we explore the bottleneck (BN) feature extracted by training deep neural networks with a self-supervised objective, autoregressive predictive coding (APC), for TD-SV and compare it with the well-studied speaker-discriminant BN feature. The proposed VTL method is then applied to APC and speaker-discriminant BN features. In the end, we combine the VTL perturbation systems trained on MFCC and the two BN features in the score domain. Experiments are performed on the RedDots challenge 2016 database of TD-SV using short utterances with Gaussian mixture model-universal background model and i-vector techniques. Results show the proposed methods significantly outperform the baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト依存型話者検証(TD-SV)のための声道長(VTL)摂動法を提案する。 次に,td-svのための自己教師付き目標自己回帰予測符号化(apc)を用いて深層ニューラルネットワークを訓練することにより抽出したボトルネック(bn)の特徴を考察し,よく検討された話者識別型bn機能と比較する。 提案手法は、APCおよび話者識別BN特徴に対して適用される。 最終的に、MFCCで訓練されたVTL摂動システムとスコア領域の2つのBN特徴を組み合わせる。 The RedDots Challenge 2016 database of TD-SVでガウス混合背景モデルとi-vectorを用いた短い発話を用いて実験を行った。 その結果,提案手法はベースラインを大きく上回ることがわかった。

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