論文の概要: Inclusive Speaker Verification with Adaptive thresholding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05501v1
• Date: Wed, 10 Nov 2021 02:45:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-11 22:55:34.628455
• Title: Inclusive Speaker Verification with Adaptive thresholding
• Title（参考訳）: 適応しきい値を用いた包括的話者検証
• Authors: Navdeep Jain, Hongcheng Wang
• Abstract要約: 性別や年齢の異なるFARでは、性別や年齢の異なるグループに対してFRR(False Rejection Rate)が異なることが判明した。 所望のFARに対して全ユーザに対してFRRを最適化するために,SVのためのコンテキスト(性別,年齢など)適応型しきい値設定フレームワークを提案する。 提案手法は,より効率的なSVシステム構築に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.157478102241537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While using a speaker verification (SV) based system in a commercial application, it is important that customers have an inclusive experience irrespective of their gender, age, or ethnicity. In this paper, we analyze the impact of gender and age on SV and find that for a desired common False Acceptance Rate (FAR) across different gender and age groups, the False Rejection Rate (FRR) is different for different gender and age groups. To optimize FRR for all users for a desired FAR, we propose a context (e.g. gender, age) adaptive thresholding framework for SV. The context can be available as prior information for many practical applications. We also propose a concatenated gender/age detection model to algorithmically derive the context in absence of such prior information. We experimentally show that our context-adaptive thresholding method is effective in building a more efficient inclusive SV system. Specifically, we show that we can reduce FRR for specific gender for a desired FAR on the voxceleb1 test set by using gender-specific thresholds. Similar analysis on OGI kids' speech corpus shows that by using an age-specific threshold, we can significantly reduce FRR for certain age groups for desired FAR.
• Abstract（参考訳）: 商業アプリケーションにおいて話者検証(SV)に基づくシステムを利用することは,性別,年齢,民族に関係なく,包括的体験を顧客に提供することが重要である。 本稿では、性別と年齢がsvに与える影響を分析し、性別と年齢の異なるグループにまたがる所望の共通誤受率(far)については、性別と年齢の異なるグループでは偽拒絶率(frr)が異なることを見出した。 希望する範囲で全ユーザに対してfrrを最適化するために,svのためのコンテキスト(性別,年齢)適応しきい値設定フレームワークを提案する。 コンテキストは、多くの実用的なアプリケーションのための事前情報として利用できる。 また,このような事前情報のない文脈をアルゴリズム的に導出する,結合性/年齢検出モデルを提案する。 提案手法は,より効率的な包摂的SVシステム構築に有効であることを示す。 具体的には, 性別別しきい値を用いて, Voxceleb1テストセットにおいて, 所望のFARに対して, FRRを低減できることを示す。 OGI児の音声コーパスの類似分析は、年齢別閾値を用いて、所望のFARに対する特定の年齢群に対するFRRを大幅に削減できることを示している。

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