Detta dokument föreslår att lära sig en uppsättning hög nivå funktioner representationer genom djupt lärande, som kallas högtalare inbäddningar, för talare diarization. Högtalare Inbäddning funktioner tas från dolda lager neuron aktiveringar av Deep Neural Networks (DNN), när inlärda som klassificerare för att känna igen tusen högtalare identiteter i ett träningsset. Även om man har lärt sig detta genom identifiering, visar det sig att högtalare är effektiva för att särskilt talarverifieringen skall kunna känna igen talare som inte syns i träningssetet. I synnerhet tillämpas detta tillvägagångssätt på talardiarisering. Experiment, utförda på corpus av franska TV-nyheter ETAPE, visar att denna nya högtalarmodellering teknik minskar DER med 1,67 poäng (en relativ förbättring på ca 8% DER).
Rouvier m.fl. REF föreslog också inbäddningar från de dolda skikten i en DNN.
Speaker diarization through speaker embeddings
{'venue': '2015 23rd European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'journal': '2015 23rd European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}