非負値行列因子分解に基づく多人数会話における話者分類
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概要
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多人数会話における話者分類では,従来発話ごとにモデルを学習し,モデル間の距離に基づいて階層的なクラスタリングが行われてきた.しかし,発話数が多くなると距離の算出ならびにクラスタの探索に処理時間がかかってしまう.また,発話対のみの距離に基づいてクラスタリングが行われる.それに対して,本研究では非負値行列因子分解に基づく話者クラスタリング手法を提案した.本手法により,発話ごとに学習したモデル間の距離を要素にした行列を分解することで,全発話対の距離を総合的に捉えて高精度で高速な話者分類を実現することができる.本手法の有効性を示すために,従来手法としてBICに基づくクラスタリング,GMM間の尤度比によるクラスタリング,UBMを初期モデルとしたMAP推定で学習したGMMに基づく手法との話者分類実験を行った.その結果,提案手法はすべての評価データにおいて従来手法に比べて最も高い話者分類精度を得ることができた.
- 2011-01-28
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