論文の概要: Deep Learning for Speaker Identification: Architectural Insights from AB-1 Corpus Analysis and Performance Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06804v1
- Date: Tue, 13 Aug 2024 10:46:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 17:46:21.995604
- Title: Deep Learning for Speaker Identification: Architectural Insights from AB-1 Corpus Analysis and Performance Evaluation
- Title（参考訳）: 話者識別のためのディープラーニング:AB-1コーパス解析と性能評価からのアーキテクチャ的考察
- Authors: Matthias Bartolo,
- Abstract要約: この研究は、話者識別(SID)の複雑な分野を深く掘り下げている。
特徴抽出には,Mel SpectrogramとMel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC)が重要である。
この研究は、AB-1 Corpusデータセット内のバイアス評価に加えて、アクセントと性別の正確性を検証するための言語分析を行う。
- 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: In the fields of security systems, forensic investigations, and personalized services, the importance of speech as a fundamental human input outweighs text-based interactions. This research delves deeply into the complex field of Speaker Identification (SID), examining its essential components and emphasising Mel Spectrogram and Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) for feature extraction. Moreover, this study evaluates six slightly distinct model architectures using extensive analysis to evaluate their performance, with hyperparameter tuning applied to the best-performing model. This work performs a linguistic analysis to verify accent and gender accuracy, in addition to bias evaluation within the AB-1 Corpus dataset.
- Abstract（参考訳）: セキュリティシステム、法医学的な調査、パーソナライズされたサービスといった分野において、人間の基本的な入力としての音声の重要性は、テキストベースの相互作用よりも優れている。
本研究は、話者同定(SID)の複雑な分野を深く掘り下げ、その必須成分を調べ、特徴抽出にMel SpectrogramとMel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC)を強調する。
さらに, 性能評価に広範な解析手法を用いて6つの異なるモデルアーキテクチャを評価し, 最適性能モデルに適用したハイパーパラメータチューニングについて検討した。
この研究は、AB-1 Corpusデータセット内のバイアス評価に加えて、アクセントと性別の正確性を検証するための言語分析を行う。
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