論文の概要: Fusion of Embeddings Networks for Robust Combination of Text Dependent
and Independent Speaker Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10169v1
- Date: Fri, 18 Jun 2021 15:01:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-21 18:48:31.063815
- Title: Fusion of Embeddings Networks for Robust Combination of Text Dependent
and Independent Speaker Recognition
- Title（参考訳）: テキスト依存と独立話者認識のロバストな組み合わせのための埋め込みネットワークの融合
- Authors: Ruirui Li, Chelsea J.-T. Ju, Zeya Chen, Hongda Mao, Oguz Elibol,
Andreas Stolcke
- Abstract要約: 本稿では,統合学習とニューラルアテンションを組み合わせた組込みネットワークフェネネットアーキテクチャの融合を提案する。
フェネトはベースラインやスコア融合法よりも精度が高く、特に不完全入力の存在下では精度が高いことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.208699083603372
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: By implicitly recognizing a user based on his/her speech input, speaker
identification enables many downstream applications, such as personalized
system behavior and expedited shopping checkouts. Based on whether the speech
content is constrained or not, both text-dependent (TD) and text-independent
(TI) speaker recognition models may be used. We wish to combine the advantages
of both types of models through an ensemble system to make more reliable
predictions. However, any such combined approach has to be robust to incomplete
inputs, i.e., when either TD or TI input is missing. As a solution we propose a
fusion of embeddings network foenet architecture, combining joint learning with
neural attention. We compare foenet with four competitive baseline methods on a
dataset of voice assistant inputs, and show that it achieves higher accuracy
than the baseline and score fusion methods, especially in the presence of
incomplete inputs.
- Abstract（参考訳）: 音声入力に基づいてユーザを暗黙的に認識することにより、話者識別は、パーソナライズされたシステム行動や迅速なショッピングチェックアウトなど、多くの下流アプリケーションを可能にする。
音声内容が制約されているか否かに基づいて、テキスト依存(TD)とテキスト非依存(TI)の両方の話者認識モデルを用いることができる。
我々は,両モデルの利点をアンサンブルシステムを通じて組み合わせ,より信頼性の高い予測をしたい。
しかしながら、そのような結合アプローチは不完全な入力、すなわちtdまたはti入力が欠落している場合に対して堅牢でなければならない。
そこで本研究では,統合学習とニューラルアテンションを組み合わせた組込みネットワークフォエネットアーキテクチャの融合を提案する。
フェネトと音声アシスタント入力のデータセット上での4つの競合ベースライン法を比較し、特に不完全入力の存在下で、ベースラインとスコア融合法よりも高い精度を達成することを示す。
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