but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Výpočetní technika a informatika	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Burget, Lukáš	en
dc.contributor.author	Plchot, Oldřich	en
dc.contributor.referee	Fousek, Petr	en
dc.contributor.referee	McCree,, Alan	en
dc.date.created		cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá pravděpodobnostními modely pro automatické rozpoznávání řečníka. Podrobně analyzuje zejména pravděpodobnostní lineární diskriminační analýzu (PLDA), která modeluje nízkodimenzionální reprezentace promluv ve formě \acronym{i--vektorů}. Práce navrhuje dvě rozšíření v současnosti požívaného PLDA modelu. Nově navržený PLDA model s plným posteriorním rozložením modeluje neurčitost při generování i--vektorů. Práce také navrhuje nový diskriminativní přístup k trénování systému pro verifikaci řečníka, který je založený na PLDA. Pokud srovnáváme původní PLDA s modelem rozšířeným o modelování neurčitosti i--vektorů, výsledky dosažené s rozšířeným modelem dosahují až 20% relativního zlepšení při testech s krátkými nahrávkami. Pro delší testovací segmenty (více než jedna minuta) je zisk v přesnosti menší, nicméně přesnost nového modelu není nikdy menší než přesnost výchozího systému. Trénovací data jsou ale obvykle dostupná ve formě dostatečně dlouhých segmentů, proto v těchto případech použití nového modelu neposkytuje žádné výhody při trénování. Při trénování může být použit původní PLDA model a jeho rozšířená verze může být využita pro získání skóre v případě, kdy se bude provádět testování na krátkých segmentech řeči. Diskriminativní model je založen na klasifikaci dvojic i--vektorů do dvou tříd představujících oprávněný a neoprávněný soud (target a non-target trial). Funkcionální forma pro získání skóre pro každý pár je odvozena z PLDA a trénování je založeno na logistické regresi, která minimalizuje vzájemnou entropii mezi správným označením všech soudů a pravděpodobnostním označením soudů, které navrhuje systém. Výsledky dosažené s diskriminativně trénovaným klasifikátorem jsou podobné výsledkům generativního PLDA, ale diskriminativní systém prokazuje schopnost produkovat lépe kalibrované skóre. Tato schopnost vede k lepší skutečné přesnosti na neviděné evaluační sadě, což je důležitá vlastnost pro reálné použití.	en
dc.description.abstract	This thesis deals with probabilistic models for automatic speaker verification. In particular, the Probabilistic Linear Discriminant Analysis (PLDA) model, which models i--vector representation of speech utterances, is analyzed in detail. The thesis proposes extensions to the standard state-of-the-art PLDA model. The newly proposed Full Posterior Distribution PLDA models the uncertainty associated with the i--vector generation process. A new discriminative approach to training the speaker verification system based on the~PLDA model is also proposed. When comparing the original PLDA with the model extended by considering the i--vector uncertainty, results obtained with the extended model show up to 20% relative improvement on tests with short segments of speech. As the test segments get longer (more than one minute), the performance gain of the extended model is lower, but it is never worse than the baseline. Training data are, however, usually available in the form of segments which are sufficiently long and therefore, in such cases, there is no gain from using the extended model for training. Instead, the training can be performed with the original PLDA model and the extended model can be used if the task is to test on the short segments. The discriminative classifier is based on classifying pairs of i--vectors into two classes representing target and non-target trials. The functional form for obtaining the score for every i--vector pair is derived from the PLDA model and training is based on the logistic regression minimizing the cross-entropy error function between the correct labeling of all trials and the probabilistic labeling proposed by the system. The results obtained with discriminatively trained system are similar to those obtained with generative baseline, but the discriminative approach shows the ability to output better calibrated scores. This property leads to a better actual verification performance on an unseen evaluation set, which is an important feature for real use scenarios.	cs
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	PLCHOT, O. Rozšíření pro pravděpodobnostní lineární diskriminační analýzu v rozpoznávání mluvčího [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. .	cs
dc.identifier.other	99816	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/63247
dc.language.iso	en	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	rozpoznávání mluvčího	en
dc.subject	směs gaussovských rozložení	en
dc.subject	modelování v podprostoru parametrů	en
dc.subject	i--vektor	en
dc.subject	pravděpodobnostní lineární diskriminační analýza	en
dc.subject	diskriminativní trénování	en
dc.subject	Speaker Recognition	cs
dc.subject	Gaussian Mixture Model	cs
dc.subject	Subspace Modeling	cs
dc.subject	i--vector	cs
dc.subject	Probabilistic Linear Discriminant Analysis	cs
dc.subject	Discriminative Training	cs
dc.title	Rozšíření pro pravděpodobnostní lineární diskriminační analýzu v rozpoznávání mluvčího	en
dc.title.alternative	Extensions to Probabilistic Linear Discriminant Analysis for Speaker Recognition	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.modified	2020-05-10-17:46:42	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	99816	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.27 12:12:01	en
sync.item.modts	2025.01.17 12:39:23	en
thesis.discipline	Výpočetní technika a informatika	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

Rozšíření pro pravděpodobnostní lineární diskriminační analýzu v rozpoznávání mluvčího

Files

Original bundle

Collections