Sammanfattning Detta papper föreslår att använda en tidigare vältränad djup neurala nätverk (DNN) för att förbättra i-vektor representation som används för högtalare diarization. I själva verket ersätter vi Gaussian Mixing Model (GMM) som vanligtvis används för att träna en Universal Background Model (UBM), med en DNN som har utbildats med hjälp av en annan storskalig datauppsättning. För att träna T-matrisen använder vi en övervakad UBM som erhållits från DNN med hjälp av filterbanksinmatningsfunktioner för att beräkna den bakre informationen, och sedan MFCC-funktioner för att träna UBM istället för en traditionell oövervakad UBM som härrör från enskilda funktioner. Därefter använder vi gemensamt DNN och MFCC funktioner för att beräkna nolla och första order Baum-Welch statistik för att utbilda en utsugare som vi får i-vektor. Systemet kommer att visa sig leda till en betydande förbättring när det gäller utvärderingen av telefondata från NIST 2008 jämfört med den senaste tekniken.
Tidigt skede använder I-vektor funktion för att träna modell REF.
Improved i-Vector Representation for Speaker Diarization
{'venue': None, 'journal': 'Circuits, Systems, and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}