論文の概要: Language Modelling for Speaker Diarization in Telephonic Interviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17893v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 18:18:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:13:40.529482
• Title: Language Modelling for Speaker Diarization in Telephonic Interviews
• Title（参考訳）: 電話インタビューにおける話者ダイアリゼーションのための言語モデリング
• Authors: Miquel India, Javier Hernando, José A. R. Fonollosa,
• Abstract要約: 音響的特徴と言語的内容の組み合わせは、単語レベルのDERで84.29%改善している。 本研究は,一部の話者認識タスクにおいて,言語内容が効率的に利用できることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.851959980488529
• License:
• Abstract: The aim of this paper is to investigate the benefit of combining both language and acoustic modelling for speaker diarization. Although conventional systems only use acoustic features, in some scenarios linguistic data contain high discriminative speaker information, even more reliable than the acoustic ones. In this study we analyze how an appropriate fusion of both kind of features is able to obtain good results in these cases. The proposed system is based on an iterative algorithm where a LSTM network is used as a speaker classifier. The network is fed with character-level word embeddings and a GMM based acoustic score created with the output labels from previous iterations. The presented algorithm has been evaluated in a Call-Center database, which is composed of telephone interview audios. The combination of acoustic features and linguistic content shows a 84.29% improvement in terms of a word-level DER as compared to a HMM/VB baseline system. The results of this study confirms that linguistic content can be efficiently used for some speaker recognition tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,話者ダイアリゼーションに言語と音響モデルを組み合わせることの利点を検討することである。 従来のシステムは音響的特徴のみを用いるが、いくつかのシナリオでは、言語データには高い識別的話者情報が含まれており、音響的特徴よりも信頼性が高い。 本研究では,これらの事例において,両特徴の適切な融合が良好な結果を得られるか分析する。 提案システムは,LSTMネットワークを話者分類器として使用する反復アルゴリズムに基づく。 ネットワークには文字レベルの単語埋め込みと、前回の繰り返しから出力ラベルで生成されたGMMベースの音響スコアが組み込まれている。 提案アルゴリズムは電話インタビュー音声からなるCall-Centerデータベースで評価されている。 音響的特徴と言語的内容の組み合わせは、HMM/VBベースラインシステムと比較して、単語レベルのDERで84.29%改善されている。 本研究は,一部の話者認識タスクにおいて,言語内容が効率的に利用できることを確認した。

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