Robustní rozpoznávání mluvčího
Loading...
Date
Authors
Profant, Ján
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cílem této práce je analyzovat úspěšnost systému rozpoznávaní mluvčího na nahrávkach degradovaných různym telefonním přenosovým kanálem. Použili jsme dva způsoby extrakce příznaků - Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) a moderní systém, který spojuje Bottleneck příznaky spolu s MFCC. Systém rozpoznávání mluvčího je založen na i-vektorech a Pravděpodobnostní Lineární Diskriminační Analýze (PLDA). Porovnali jsme scenáře, kde je PLDA trénovaná jen na čisté řeči, poté systém kde jsme přidali data s hlukem a reverberací a nakonec, data degradované kodekem. Vyhodnotili jsem systémy za rovnakých podmínek (data ze stejného kodeku byli také v trénování PLDA) a také za rozdílnych podmínek (data ze stejného kodeku resp. rodiny kodeků nebyli v trénování PLDA). Také jsme experimentovali s nedávno představenou technikou na adaptaci kanálu - Within-class Covariance Correction (WCC). Můžeme jednoznačně vidět zlepšení úspěšnosti přidáním degradovaných dat do PLDA resp. WCC (s přibližně stejným výsledkem) pro obě naše testované podmínky.
The goal of this paper is to analyze the impact of codec degraded speech on a state-ofthe-art speaker recognition system. Two feature extraction techniques are analyzed - Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and the state-of-the-art system using Bottleneck features together with MFCC. Speaker recognition system is based on i-vector and Probabilistic Linear Discriminant Analysis (PLDA). We compared scenarios where PLDA is trained only on clean data, then system where we added also noise and reverberant data, and at last, codec degraded speech. We evaluated the systems on the matched conditions (data from the same codec are seen with PLDA) and also mismatched conditions (PLDA does not see any data from the tested codec). We experimented also with recently introduced technique for channel adaptation - Within-class Covariance Correction (WCC). We can see clear benefit of adding transcoded data to PLDA or WCC (with approximately same gain) for both tested conditions (matched and mismatched).
The goal of this paper is to analyze the impact of codec degraded speech on a state-ofthe-art speaker recognition system. Two feature extraction techniques are analyzed - Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and the state-of-the-art system using Bottleneck features together with MFCC. Speaker recognition system is based on i-vector and Probabilistic Linear Discriminant Analysis (PLDA). We compared scenarios where PLDA is trained only on clean data, then system where we added also noise and reverberant data, and at last, codec degraded speech. We evaluated the systems on the matched conditions (data from the same codec are seen with PLDA) and also mismatched conditions (PLDA does not see any data from the tested codec). We experimented also with recently introduced technique for channel adaptation - Within-class Covariance Correction (WCC). We can see clear benefit of adding transcoded data to PLDA or WCC (with approximately same gain) for both tested conditions (matched and mismatched).
Description
Citation
PROFANT, J. Robustní rozpoznávání mluvčího [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda)
prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (místopředseda)
doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2016-06-15
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm velmi dobře (B). Otázky u obhajoby: Jaký účel má L2-normalizace i-vektorů před jejich vstupem do PLDA, je zde nutná? Jaký je účel využití UBM-GMM v SRE systému? Vysvětlete z čeho se z nahrávky extrahuje i-vektor (každý rámec, segment souvislé řeči z VAD, celá nahrávka). Jaká je výhoda použití i-vektoru proti supervektoru?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení