I detta dokument undersöker vi användningen av djupa neurala nätverk (DNN) för ett litet fotavtryck textberoende högtalarverifiering uppgift. På utvecklingsstadiet utbildas en DNN för att klassificera högtalare på ramnivå. Under högtalarinskrivningen används den utbildade DNN för att extrahera högtalarspecifika funktioner från det sista dolda lagret. Genomsnittet av dessa högtalarfunktioner, eller d-vektorn, tas som högtalarmodell. I utvärderingsskedet utvinns en d-vektor för varje uttalande och jämförs med den inskrivna talarmodellen för att fatta ett kontrollbeslut. Experimentella resultat visar att det DNN-baserade högtalarverifieringssystemet uppnår bra prestanda jämfört med ett populärt i-vektorsystem på en liten textberoende högtalarverifieringsuppgift. Dessutom är det DNN-baserade systemet mer robust mot additivt buller och överträffar i-vektorsystemet vid låga driftpunkter för falsk avvisning. Slutligen det kombinerade systemet överträffar i-vektor systemet med 14% och 25% relativ i lika felfrekvens (EER) för rena respektive bullriga förhållanden. Index Terms-djupa neurala nätverk, högtalarverifiering.
I den första metoden, en DNN utbildas för att klassificera högtalare och aktiveringarna av det slutliga dolda skiktet är genomsnittliga över uttalandet för att skapa en "d-vektor" REF.
Deep neural networks for small footprint text-dependent speaker verification
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}