Detail publikace
Challenging margin-based speaker embedding extractors by using the variational information bottleneck
Silnova Anna, M.Sc., Ph.D. (UPGM)
Rohdin Johan Andréas, M.Sc., Ph.D. (UPGM)
Plchot Oldřich, Ing., Ph.D. (UPGM)
Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. (UPGM)
rozpoznávání mluvčích, úzké hrdlo variačních informací
Extraktory zabudování mluvčích jsou obvykle trénovány pomocí a ztráta klasifikace
nad školícími mluvčími. Během posledního několik let byla standardní ztráta
softmax/cross-entropie nahrazeny ztrátami založenými na maržích, což vede
k významným důkazy přesnosti rozpoznávání mluvčích. Motivován tím skutečnost, že
marže pouze snižuje logit cíle mluvčího během tréninku uvažujeme
pravděpodobnostní rámec která má podobný účinek. Variační informační láhev - krk
poskytuje principiální mechanismus pro vytváření determinismu stochastické uzly,
což má za následek implicitní snížení pos- teriér cílového reproduktoru.
Experimentujeme se širokou škálou srovnávacích testů rozpoznávání mluvčích
a metod hodnocení a re- přenést konkurenční výsledky na výsledky dosažené při
současném stavu art Additive Angular Margin loss.
@inproceedings{BUT193738,
author="Themos {Stafylakis} and Anna {Silnova} and Johan Andréas {Rohdin} and Oldřich {Plchot} and Lukáš {Burget}",
title="Challenging margin-based speaker embedding extractors by using the variational information bottleneck",
booktitle="Proceedings of Interspeech 2024",
year="2024",
journal="Proceedings of Interspeech",
volume="2024",
number="9",
pages="3220--3224",
publisher="International Speech Communication Association",
address="Kos",
doi="10.21437/Interspeech.2024-2058",
issn="1990-9772",
url="https://www.isca-archive.org/interspeech_2024/stafylakis24_interspeech.pdf"
}