Talsegmentens varaktighet har traditionellt kontrollerats i NIST-talarutvärderingarna, så att forskare som arbetar inom denna ram har befriats från ansvaret att hantera de variationer i varaktighet som uppstår i praktiska tillämpningar. Den fasta dimensionella i-vektorrepresentationen av taluttalanden är idealisk för att arbeta under sådana kontrollerade förhållanden och ignorera det faktum att i-vektorer som utvunnits ur korta uttalanden är mindre tillförlitliga än de som utvunnits ur långa uttalanden leder till en mycket enkel formulering av problemet med talarigenkänning. Det verkar dock behövas ett mer realistiskt tillvägagångssätt för att hantera variationer i varaktigheten på ett korrekt sätt. I detta dokument visar vi hur man kvantifierar osäkerheten i samband med extraktionsprocessen och sprider den till en PLDA-klassificerare. Vi utvärderade detta tillvägagångssätt med hjälp av testuppsättningar som härrör från NIST 2010 kärna och utvidgade kärnförhållanden genom att slumpmässigt trunkera uttalanden i kvinnliga, telefon tal rättegångar så att varaktigheten av alla inskrivning och test uttalanden låg i intervallet 3-60 sekunder och vi fann att det ledde till betydande förbättringar i noggrannhet. Även om sannolikhetsförhållandet beräkning för högtalarverifiering är mer beräknings dyrt än i standard i-vector/PLDA klassificerare, är det fortfarande ganska blygsam eftersom det minskar till att beräkna sannolikhetstäthet funktioner två fullständiga covariance Gaussians (oavsett antalet uttalanden som används för att registrera en talare).
I de konventionella i-vektorsystemen föreslog till exempel REF att man skulle sprida den osäkerhet som är relevant för extraktionsprocessen med i-vektorer till PLDA-modellen, som bättre hanterade variabiliteten i varaktigheten.
PLDA for speaker verification with utterances of arbitrary duration
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}