論文の概要: Speaker-specific Thresholding for Robust Imposter Identification in Unseen Speaker Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00952v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 17:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 13:57:45.204621
• Title: Speaker-specific Thresholding for Robust Imposter Identification in Unseen Speaker Recognition
• Title（参考訳）: 未知話者認識におけるロバストインポスタ識別のための話者固有の閾値
• Authors: Ashutosh Chaubey, Sparsh Sinha, Susmita Ghose
• Abstract要約: 等誤差率測定値を用いて計算した固定しきい値を用いた一般化問題を示す。 未知話者識別における頑健なインポスタ識別のための,新規で一般化可能な話者特定しきい値決定手法を提案する。 提案手法がVoxCeleb1, VCTK, FFSVC 2022データセットに対して有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Speaker identification systems are deployed in diverse environments, often different from the lab conditions on which they are trained and tested. In this paper, first, we show the problem of generalization using fixed thresholds computed using the equal error rate metric. Secondly, we introduce a novel and generalizable speaker-specific thresholding technique for robust imposter identification in unseen speaker identification. We propose a speaker-specific adaptive threshold, which can be computed using the enrollment audio samples, for identifying imposters in unseen speaker identification. Furthermore, we show the efficacy of the proposed technique on VoxCeleb1, VCTK and the FFSVC 2022 datasets, beating the baseline fixed thresholding by up to 25%. Finally, we exhibit that the proposed algorithm is also generalizable, demonstrating its performance on ResNet50, ECAPA-TDNN and RawNet3 speaker encoders.
• Abstract（参考訳）: 話者識別システムは様々な環境に展開され、訓練やテストを行う実験室の状況とは異なることが多い。 本稿では,まず,等価誤差率メトリックを用いて計算された固定しきい値を用いた一般化の問題を示す。 次に,不特定話者識別におけるロバストなインポスタ識別のための,新しい一般化された話者固有しきい値法を提案する。 そこで本研究では,入力音声サンプルを用いて話者識別を行うための話者固有適応しきい値を提案する。 さらに,提案手法をvoxceleb1,vctk,ffsvc 2022データセットに適用し,ベースライン固定閾値を最大25%向上させた。 最後に,提案アルゴリズムは一般化可能であり,ResNet50,ECAPA-TDNN,RawNet3話者エンコーダの性能を示す。

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