Abstract-I detta dokument använder vi en sluten högtalare-identifikation metod för att förmedla de betyg som krävs för samarbete filtrering-baserad rekommendation. I stället för att uttryckligen ge ett betyg för ett givet program, använder användare ett talgränssnitt för att diktera önskad betyg efter att ha tittat på en film. På grund av de felaktigheter som kan åläggas av ett toppmodernt högtalaridentifieringssystem är det möjligt att missta en användare för en annan användare i hushållet, särskilt när användarna uppvisar liknande eller identiska ålder och könsdemografi. Detta leder till den oönskade effekten av att injicera oönskade betyg i den kollaborativa betygsmatrisen, och när användarna har olika smak, kan resultera i rekommendationer av oönskade objekt. Vi föreslår därför en enkel förtroendebaserad heuristic som använder log-likelihood poäng från talarens identifiering front-end. Algoritmen begränsar i vilken utsträckning oönskade kreditbetyg negativt påverkar integriteten hos kreditbetygsinformationen. Med hjälp av verkligt talande uttalanden över en rad olika ålders- och könsdemografier jämför vi vår strategi mot övre och nedre-bundna (icke-högtalar-identifikation-baserade) baslinjesystem. Resultaten visar att genom att ta hänsyn till användarnas förtroende att vi kunde förbättra på den lägre gränsen som villkorslöst accepterar betyg med en relativ 6,9%.
Shepstone m.fl. REF utvidgar den grundläggande modellen för samarbetsfiltrering till att omfatta en sluten högtalaridentifiering.
Using Closed-Set Speaker Identification Score Confidence to Enhance Audio-Based Collaborative Filtering for Multiple Users
{'venue': 'IEEE Transactions on Consumer Electronics', 'journal': 'IEEE Transactions on Consumer Electronics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}