論文の概要: Explainable AI in Speaker Recognition -- Making Latent Representations Understandable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23354v1
• Date: Sat, 25 Apr 2026 15:44:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.291033
• Title: Explainable AI in Speaker Recognition -- Making Latent Representations Understandable
• Title（参考訳）: 話者認識における説明可能なAI - 潜在表現を理解可能にする
• Abstract要約: 本稿では,ネットワーク表現における未知の組織パターンを明らかにするという,XAIのトピックを研究することを提案する。 これは、表現が独立ではなく階層的な関係を持つクラスタを形成する方法を分析するために、2つのアルゴリズムを適用する。 新しい計量であるリービッグのスコアは、マッチング性能を最も強く制限する因子を診断するために提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.594428525994285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks can be trained to learn task-relevant representations from data. Understanding how these networks make decisions falls within the Explainable AI (XAI) domain. This paper proposes to study an XAI topic: uncovering unknown organisational patterns in network representations, particularly those representations learned by the speaker recognition network that recognises the speaker identity of utterances. Past studies employed algorithms (e.g. t-distributed Stochastic Neighbour Embedding and K-means) to analyse and visualise how network representations form independent clusters, indicating the presence of flat clustering phenomena within the space defined by these representations. In contrast, this work applies two algorithms -- Single-Linkage Clustering (SLINK) and Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN) -- to analyse how representations form clusters with hierarchical relationships rather than being independent, thereby demonstrating the existence of hierarchical clustering phenomena within the network representation space. To semantically understand the above hierarchical clustering phenomena, a new algorithm, termed Hierarchical Cluster-Class Matching (HCCM), is designed to perform one-to-one matching between predefined semantic classes and hierarchical representation clusters (i.e. those produced by SLINK or HDBSCAN). Some hierarchical clusters are successfully matched to individual semantic classes (e.g. male, UK), while others to conjunctions of semantic classes (e.g. male and UK, female and Ireland). A new metric, Liebig's score, is proposed to quantify the performance of each matching behaviour, allowing us to diagnose the factor that most strongly limits matching performance.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、データからタスク関連表現を学ぶためにトレーニングすることができる。 これらのネットワークがどのように意思決定を行うかを理解することは、説明可能なAI(XAI)ドメインに該当する。 本稿では,ネットワーク表現における未知の組織パターンを明らかにすること,特に発話の話者同一性を認識する話者認識ネットワークによって学習された表現を明らかにすることを提案する。 過去の研究では、ネットワーク表現が独立したクラスタを形成する方法を分析し視覚化するためにアルゴリズム(例えば t-distributed Stochastic Neighbour Embedding や K-means)を使用しており、これらの表現によって定義される空間内に平坦なクラスタリング現象が存在することを示している。 対照的に、この研究は2つのアルゴリズム – 単一リンククラスタリング(SLINK)と階層密度に基づくノイズ付きアプリケーションの空間クラスタリング(HDBSCAN) – を適用して、表現が独立性ではなく階層的な関係を持ったクラスタを形成する方法を分析し、ネットワーク表現空間における階層的クラスタリング現象の存在を実証する。 上記の階層的クラスタリング現象を意味的に理解するために、階層的クラスタクラスマッチング(HCCM)と呼ばれる新しいアルゴリズムは、事前に定義されたセマンティッククラスと階層的表現クラスタ(SLINKやHDBSCANによって生成されるもの)の1対1のマッチングを実行するように設計されている。 いくつかの階層的クラスタは、個々の意味クラス(例えば、男性、イギリス)とうまく一致し、他のクラスタは、意味クラス(例えば、男性、イギリス、女性、アイルランド)の連携に成功している。 新しい測定基準であるLiebig's scoreは、各マッチング動作のパフォーマンスを定量化するために提案され、マッチング性能を最も強く制限する要因を診断することができる。

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