論文の概要: Learning from human perception to improve automatic speaker verification in style-mismatched conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13684v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 01:24:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-29 14:36:34.924382
• Title: Learning from human perception to improve automatic speaker verification in style-mismatched conditions
• Title（参考訳）: 人間の知覚から学び, スタイルミスマッチ条件下での自動話者検証を改善する
• Authors: Amber Afshan, Abeer Alwan
• Abstract要約: 我々の以前の実験は、人間と機械が話者識別に異なるアプローチを採っていることを示している。 我々は、人間の知覚から学んだ洞察を用いて、「CllrCE損失」と呼ぶ新しい訓練損失関数を設計する。 CllrCE損失は、話者固有の慣用性と話者間の相対音響距離の両方を用いてASVシステムを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.607777746331998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our prior experiments show that humans and machines seem to employ different approaches to speaker discrimination, especially in the presence of speaking style variability. The experiments examined read versus conversational speech. Listeners focused on speaker-specific idiosyncrasies while "telling speakers together", and on relative distances in a shared acoustic space when "telling speakers apart". However, automatic speaker verification (ASV) systems use the same loss function irrespective of target or non-target trials. To improve ASV performance in the presence of style variability, insights learnt from human perception are used to design a new training loss function that we refer to as "CllrCE loss". CllrCE loss uses both speaker-specific idiosyncrasies and relative acoustic distances between speakers to train the ASV system. When using the UCLA speaker variability database, in the x-vector and conditioning setups, CllrCE loss results in significant relative improvements in EER by 1-66%, and minDCF by 1-31% and 1-56%, respectively, when compared to the x-vector baseline. Using the SITW evaluation tasks, which involve different conversational speech tasks, the proposed loss combined with self-attention conditioning results in significant relative improvements in EER by 2-5% and minDCF by 6-12% over baseline. In the SITW case, performance improvements were consistent only with conditioning.
• Abstract（参考訳）: 我々の以前の実験では、人間と機械は、特に発話スタイルの多様性の存在下で、話者識別に異なるアプローチを採っているように思われる。 実験は読み書きと会話音声を比較検討した。 聞き手は「一緒にスピーカーを鳴らす」一方で、話者を照らす」とき、共有音響空間内の相対距離に焦点を当てた。 しかし、自動話者検証(asv)システムは、ターゲットまたは非ターゲットの試行によらず、同じ損失関数を使用する。 ASVの性能を向上させるために、人間の知覚から学習した洞察を用いて、私たちが「CllrCE損失」と呼ぶ新しいトレーニング損失関数を設計する。 CllrCEの損失は、話者固有の慣用性と話者間の相対音響距離の両方を用いてASVシステムを訓練する。 UCLA話者変動データベースを使用する場合、Xベクトルと条件設定において、CllrCE損失は、Xベクトルベースラインと比較して、EERの1-66%、minDCFの1-31%、および1-56%の大幅な改善をもたらす。 会話音声タスクの異なるSITW評価タスクを用いて、提案した損失と自己注意条件付けを組み合わせることで、EERを2-5%、minDCFを6-12%改善する。 SITWの場合、性能改善は条件付けにのみ一致していた。

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