話者識別のためのフレームレベルの正規化尤度を用いたGMMの識別学習
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概要
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本稿では、話者識別のための混合ガウス分布モデル(GMM)の新しい識別学習法を提案する。本方法は、我々が最近提案した話者認識のためのフレームレベルの尤度正規化法に基づいている。本方法の目的は、すべての話者の尤度を用いたフレームレベルの正規化尤度を最大化することである。この目的関数の最大化には、最急降下法ではなく、EMアルゴリズムを用いる。バックグランド話者集合の異なる定義は、異なった学習アルゴリズムになる。我々の提案した最も優れた正規化方法である重み付けモデルランク法(WMR)にも本学習法を適用した。本方法をNTTデータベースに適用し、その有効性を示す。
- 1997-06-20
著者
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