論文の概要: Siamese Neural Network with Joint Bayesian Model Structure for Speaker Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03004v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 09:17:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 12:32:11.466038
• Title: Siamese Neural Network with Joint Bayesian Model Structure for Speaker Verification
• Title（参考訳）: 話者検証のための結合ベイズモデル構造をもつシームズニューラルネットワーク
• Authors: Xugang Lu, Peng Shen, Yu Tsao, Hisashi Kawai
• Abstract要約: 本稿では,話者検証のための新しいサイムズニューラルネットワーク(SiamNN)を提案する。 サンプルの結合分布は、JB(Joint Bayesian)に基づく生成モデルに基づいて最初に定式化される。 話者照合のための二項識別タスクとして,ペアワイズしたサンプルを用いてモデルパラメータを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.96267179988487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative probability models are widely used for speaker verification (SV). However, the generative models are lack of discriminative feature selection ability. As a hypothesis test, the SV can be regarded as a binary classification task which can be designed as a Siamese neural network (SiamNN) with discriminative training. However, in most of the discriminative training for SiamNN, only the distribution of pair-wised sample distances is considered, and the additional discriminative information in joint distribution of samples is ignored. In this paper, we propose a novel SiamNN with consideration of the joint distribution of samples. The joint distribution of samples is first formulated based on a joint Bayesian (JB) based generative model, then a SiamNN is designed with dense layers to approximate the factorized affine transforms as used in the JB model. By initializing the SiamNN with the learned model parameters of the JB model, we further train the model parameters with the pair-wised samples as a binary discrimination task for SV. We carried out SV experiments on data corpus of speakers in the wild (SITW) and VoxCeleb. Experimental results showed that our proposed model improved the performance with a large margin compared with state of the art models for SV.
• Abstract（参考訳）: 生成確率モデルは話者検証(SV)に広く用いられている。 しかし、生成モデルは識別的特徴選択能力の欠如である。 仮説テストとして、SVは二分分類タスクと見なすことができ、識別訓練付きシームズニューラルネットワーク(SiamNN)として設計することができる。 しかし、samnnの判別訓練のほとんどにおいて、対方向のサンプル距離の分布のみを考慮し、サンプルの合同分布における追加の判別情報を無視する。 本稿では,サンプルの結合分布を考慮したSiamNNを提案する。 サンプルの結合分布は、結合ベイズ(JB)に基づく生成モデルに基づいて最初に定式化され、次に、SiamNNは、JBモデルで用いられる因子化アフィン変換を近似するために、密度層で設計される。 JBモデルの学習モデルパラメータを用いてSiamNNを初期化することにより、SVのバイナリ識別タスクとしてペアワイズ標本を用いてモデルパラメータをトレーニングする。 野生の話者のデータコーパス(SITW)とVoxCeleb(VoxCeleb)についてSV実験を行った。 実験の結果,提案したモデルでは,SVのアートモデルと比較すると,大きなマージンで性能が向上した。

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