論文の概要: CASA-Based Speaker Identification Using Cascaded GMM-CNN Classifier in Noisy and Emotional Talking Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05894v1
• Date: Thu, 11 Feb 2021 08:56:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-12 18:54:15.985726
• Title: CASA-Based Speaker Identification Using Cascaded GMM-CNN Classifier in Noisy and Emotional Talking Conditions
• Title（参考訳）: 雑音および感情的発話条件におけるカスケードGMM-CNN分類器を用いたCASA話者識別
• Authors: Ali Bou Nassif, Ismail Shahin, Shibani Hamsa, Nawel Nemmour, Keikichi Hirose
• Abstract要約: 本研究の目的は、雑音や感情的な発話条件などの実際の応用状況において、テキストに依存しない話者識別性能を高めることである。 本研究は,感情的・高雑音的環境下での話者識別の精度向上のための新しいアルゴリズムを提案し,評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6449390849183358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work aims at intensifying text-independent speaker identification performance in real application situations such as noisy and emotional talking conditions. This is achieved by incorporating two different modules: a Computational Auditory Scene Analysis CASA based pre-processing module for noise reduction and cascaded Gaussian Mixture Model Convolutional Neural Network GMM-CNN classifier for speaker identification followed by emotion recognition. This research proposes and evaluates a novel algorithm to improve the accuracy of speaker identification in emotional and highly-noise susceptible conditions. Experiments demonstrate that the proposed model yields promising results in comparison with other classifiers when Speech Under Simulated and Actual Stress SUSAS database, Emirati Speech Database ESD, the Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song RAVDESS database and the Fluent Speech Commands database are used in a noisy environment.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、雑音や感情的な会話条件などの実際の応用状況において、テキスト非依存の話者識別性能を高めることである。 これは、2つの異なるモジュールを組み込むことによって実現される: 雑音低減のための計算聴覚シーン分析 CASA に基づく事前処理モジュールと、話者識別のためのガウス混合モデル 畳み込みニューラルネットワーク GMM-CNN 分類器、および感情認識である。 本研究では,感情的および高雑音環境下での話者識別精度を向上させる新しいアルゴリズムを提案し,評価する。 実験では,SUSASデータベース,Emirati Speech Database ESD,Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song RAVDESSデータベース,Fluent Speech Commandsデータベースがノイズの多い環境で使用されている場合に,他の分類器と比較して有望な結果が得られることを実証した。

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