I detta dokument föreslår vi en fullt övervakad högtalardiariseringsmetod, kallad obunden interleaved-state recidiverande neurala nätverk (UIS-RNN). Eftersom extraherade högtalare-diskriminativa inbäddningar (alias. d-vektorer) från indatauttalanden är varje enskild talare modellerad av en parameterdelnings-RNN, medan RNN anger för olika talare mellanled i tidsdomänen. Denna RNN är naturligt integrerad med en distansberoende kinesisk restaurang process (ddCRP) för att rymma ett okänt antal talare. Vårt system är helt övervakat och kan lära sig av exempel där tidsstämplade högtalaretiketter är kommenterade. Vi uppnådde en 7,6% diarization felfrekvens på NIST SRE 2000 CALLHOME, vilket är bättre än den state-of-the-art metoden med hjälp av spektral klustring. Dessutom avkodar vår metod på ett online-mode medan de flesta toppmoderna system förlitar sig på offline-klustring.
Nyligen föreslog Zhang et al ett fullständigt övervakat högtalardiariseringssystem. REF som använder ett obundet interleaved-state recidive neural network (UIS-RNN) för diarization.
Fully Supervised Speaker Diarization
{'venue': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}