発話内分散に基づき動的に生成された話者空間による話者クラスタリング(ポスターセッション,第13回音声言語シンポジウム)
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概要
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音声データには音韻性と話者性が含まれており,音韻性を抑制することでより頑健な話者クラスタリングが可能になると考えられる.また,多人数会話では発話の時間長のばらつきが大きいため,発話毎に音韻性を抑制する必要があると考えられる.そこで,本研究では主成分分析による空間分離手法を用いて発話ごとに音韻性と話者性の分離を行い,さらに,発話内分散に応じて最適な話者空間の次元数を設定することで,音韻性を抑制した話者空間を構築する手法を提案する.従来のBICを用いた手法とGMMを用いたCLRによる話者クラスタリング手法との比較実験を行った結果,提案手法が最も高いクラスタリング精度を実現した.
- 2011-12-12
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