Detail publikace
On the Usage of Phonetic Information for Text-independent Speaker Embedding Extraction
Rohdin Johan Andréas, M.Sc., Ph.D. (UPGM)
Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. (UPGM)
Plchot Oldřich, Ing., Ph.D. (UPGM)
Qian Yanmin
YU, K.
Černocký Jan, prof. Dr. Ing. (UPGM)
phonetic information, text-independent speaker verification, adversarial training
Embeddingy extrahované hlubokými neuronovými sítěmi se staly nejmodernější reprezentací promluvy v systémech rozpoznávání mluvčího. Nedávno se ukázalo, že začlenění fonetické informace na úrovni rámce do vkládacího extraktoru může zlepšit výkon rozpoznávání mluvčího. Na druhou stranu, v konečném embeddingu jsou fonetické informace jen dalším zdrojem variability relace, který může být škodlivý pro úlohu rozpoznávání mluvčích nezávislou na textu. To naznačuje, že na úrovni vkládání by měly být fonetické informace spíše potlačovány než podporovány. Abychom ověřili tuto hypotézu, provedeme několik experimentů, které podporují nebo potlačují fonetické informace v různých fázích sítě. Naše experimenty potvrzují, že multitaskingové učení je přínosné, pokud je aplikováno ve fázi rámce sítě, zatímco kontradiktorní školení je výhodné, pokud je používáno ve fázi segmentu sítě. Kombinace těchto dvou přístupů dále zlepšuje výkon, což vede ke stejné chybovosti 3,17% v datové sadě VoxCeleb.
@inproceedings{BUT159994,
author="WANG, S. and ROHDIN, J. and BURGET, L. and PLCHOT, O. and QIAN, Y. and YU, K. and ČERNOCKÝ, J.",
title="On the Usage of Phonetic Information for Text-independent Speaker Embedding Extraction",
booktitle="Proceedings of Interspeech",
year="2019",
journal="Proceedings of Interspeech",
volume="2019",
number="9",
pages="1148--1152",
publisher="International Speech Communication Association",
address="Graz",
doi="10.21437/Interspeech.2019-3036",
issn="1990-9772",
url="https://www.isca-speech.org/archive/Interspeech_2019/pdfs/3036.pdf"
}