Medkanaltalinspelningar innehåller vanligtvis betydande mängder överlappningar där det önskade talets begriplighet och kvalitet försämras av störningar från en konkurrerande talare. Convolutive Non-negative Matrix Factorization (CNMF) har visat sig vara en framgångsrik metod för att upptäcka överlappning genom att extrahera specifika akustiska basmått för varje högtalare från en ljudström. Även om resultaten av CNMF har varit framgångsrika, kräver det isolerade enstaka talinspelningar för varje högtalare för att härleda deras motsvarande basfunktioner/dimensioner. I vårt tidigare arbete, The Teager-Kaiser Energy Operator (TEO)-baserade pyknogram har införts som inte kräver tidigare information om talarna. I denna studie har Pyknogram- och CNMF-baserade lösningar för detektering av överlappningar i ljudströmmar undersökts med hjälp av GRID-datasetet. TEO-baserad pyknogram visas uppnå en relativ 8-10% lägre Equal Error Rate (EER) jämfört med CNNF-funktioner. En annan nackdel med CNMF är att dess prestanda sjunker avsevärt när man hanterar spontant tal som inte har övervägts för att extrahera baser i träningssteget. Förutom experimenten på GRID corpus, en sekundär utvärdering utförs också baserat på naturalistiska ljudströmmar med överlappning. Särskilt samlade vi en verklig ljuddatabas över amerikanska presidentdebatter som härrör från de senaste 12 åren som är utmanande på grund av överlappning, ändrade Signal to Interference Ratio (SIR) och miljöbuller, etc. Våra experiment visar att TEO-baserat Pyknogram är väl lämpat för att upptäcka överlappning i utmanande verkliga scenarier som USA:s presidentdebatter.
I vårt tidigare arbete REF använde vi NMF för att extrahera grund för varje högtalare i datasetet.
Assessing Speaker Engagement in 2-Person Debates: Overlap Detection in United States Presidential Debates.
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}