論文の概要: Development of a Conversation State Recognition System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01462v1
• Date: Sat, 3 Jul 2021 16:33:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 14:47:32.875685
• Title: Development of a Conversation State Recognition System
• Title（参考訳）: 会話状態認識システムの開発
• Authors: Sujay Uday Rittikar
• Abstract要約: 会話中の話者状態の認識を支援するために、識別された話者アイデンティティを使用する可能性を検討することが望ましい。 本研究では、マルコフ連鎖を用いて、次の会話の話者状態を特定し、更新する。 その結果,話者ダイアリゼーションへの拡張が会話の状態を予測するのに有効であることが示唆された。
• 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: With the evolution of the concept of Speaker diarization using LSTM, it is relatively easier to understand the speaker identities for specific segments of input audio stream data than manually tagging the data. With such a concept, it is highly desirable to consider the possibility of using the identified speaker identities to aid in recognizing the Speaker States in a conversation. In this study, the Markov Chains are used to identify and update the Speaker States for the next conversations between the same set of speakers, to enable identification of their states in the most natural and long conversations. The model is based on several audio samples from natural conversations of three or greater than three speakers in two datasets with overall total error percentages for recognized states being lesser than or equal to 12%. The findings imply that the proposed extension to the Speaker diarization is effective to predict the states for a conversation.
• Abstract（参考訳）: LSTMを用いた話者ダイアリゼーションの概念の進化により、手動でタグ付けするよりも、入力された音声ストリームデータの特定のセグメントの話者識別を理解するのが比較的容易になる。 このような概念により,会話における話者状態の認識を支援するために,識別された話者アイデンティティを使用する可能性を考えることが望ましい。 本研究では、マルコフ連鎖を用いて、同一話者間の次の会話の話者状態の識別と更新を行い、最も自然な会話と長い会話におけるそれらの状態の識別を可能にする。 このモデルは、2つのデータセットで3人以上の話者の自然な会話から得られた音声サンプルに基づいており、認識された状態に対する総エラーの割合は12%以下である。 その結果,話者ダイアリゼーションへの拡張が会話の状態を予測するのに有効であることが示唆された。

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