論文の概要: Optimizing Multi-Taper Features for Deep Speaker Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10983v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 08:56:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-23 06:44:04.687694
• Title: Optimizing Multi-Taper Features for Deep Speaker Verification
• Title（参考訳）: 深部話者照合のためのマルチテーパ特徴の最適化
• Authors: Xuechen Liu, Md Sahidullah, Tomi Kinnunen
• Abstract要約: ASVタスクのために訓練されたディープニューラルネットワークと協調してマルチタスク推定器を最適化することを提案する。 SITWコーパスの最大誤差率25.8%をスタティックタッパー上での誤差率で向上させることで,本手法はリークと分散のバランスの取れたレベルを維持するのに役立てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.237143465298505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-taper estimators provide low-variance power spectrum estimates that can be used in place of the windowed discrete Fourier transform (DFT) to extract speech features such as mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs). Even if past work has reported promising automatic speaker verification (ASV) results with Gaussian mixture model-based classifiers, the performance of multi-taper MFCCs with deep ASV systems remains an open question. Instead of a static-taper design, we propose to optimize the multi-taper estimator jointly with a deep neural network trained for ASV tasks. With a maximum improvement on the SITW corpus of 25.8% in terms of equal error rate over the static-taper, our method helps preserve a balanced level of leakage and variance, providing more robustness.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク推定器は、メル周波数ケプストラム係数(MFCC)などの音声特徴を抽出するために、ウィンドウ化された離散フーリエ変換(DFT)の代わりに使用できる低分散パワースペクトル推定を提供する。 過去の研究がガウス混合モデルに基づく分類器による有望な自動話者検証(ASV)結果を報告したとしても、深いASVシステムを備えたマルチテーパMFCCの性能は未解決のままである。 静的テーパ設計ではなく,asvタスク用にトレーニングされたディープニューラルネットワークと共同でマルチテーパ推定器を最適化することを提案する。 SITWコーパスの最大誤差率25.8%をスタティックタッパー上での等速誤差率で改善することにより,リークと分散のバランスを保ち,ロバスト性を高める。

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