NMFに基づくクラスタリングを適用したAnchor Modelによる話者認識
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概要
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従来のアンカーモデルではアンカーモデルを無作為に選択しており,多数のモデルを必要としていた.それに対して,本研究ではアンカーモデルを最適化するために,GMM 間の KL 距離をベースとして非負値行列因子分解に基づいたアンカーモデルのクラスタリング手法を提案した.本手法により,UBM を初期モデルとして MAP 推定で学習したアンカーモデルに対して,音響的に類似した話者をクラスタリングすることで効率的な認識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ならびに GMM 間の KL 距離による階層的クラスタリング手法との話者認識実験を行った結果,提案手法は認識精度を低下させることなく,従来手法に比べて大幅にモデル数を削減することができた.
- 2010-12-13
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