I det här dokumentet föreslår vi en ny metod för högtalardiarisering som använder sig av en djupinlärd arkitektur för att lära sig högtalares inbäddningar. I motsats till de traditionella metoder som bygger sina högtalare inbäddningar med manuellt handgjorda spektralfunktioner, föreslår vi att träna för detta ändamål en återkommande konvolutionella neurala nätverk tillämpas direkt på magnitud spektrogram. För att jämföra vårt tillvägagångssätt med den senaste tekniken, samlar vi in och släpper för allmänheten en ytterligare datauppsättning på över 6 timmar av fullt kommenterat sändningsmaterial. Resultaten av vår utvärdering av de nya dataseten och tre andra referensdataset visar att vår föreslagna metod avsevärt överträffar konkurrenterna och minskar felfrekvensen för diarisering med en stor marginal på över 30 % i förhållande till utgångsvärdet.
Cyrta m.fl. REF föreslår att lära sig inbäddningar genom att träna en återkommande konvolutionella neurala nätverk för uppgiften att högtalare klassificering.
Speaker Diarization using Deep Recurrent Convolutional Neural Networks for Speaker Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}