講演名 | 2016-01-28 i-vectorにアンサンブル学習を加えた話者識別法の比較検証 園田 祥平(早大), 井上 真郷(早大), |
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抄録(和) | 近年, 話者識別法の多くは話者の特徴を表すi-vectorを経由して行われる.各発話のi-vectorは超球上に分布するという特徴があるため, cos類似度を利用した識別手法により話者の推定が可能になる. 更なる精度の上昇の為に近年、機械学習の分野で力を発揮している弱学習器を話者識別法に加えた手法, 具体的にはアンサンブル学習の1つであるBagging, Random Forestを加えたアプローチを提案し, その有効性を検証する. |
抄録(英) | Currently, most speaker identification methods have been performed by i-vectors which represent the features of unique speakers. Since i-vectors of utterances are supposed to be distributed on a surface of a hypersphere, it is possible to identify the speaker by using cosine similarity of i-vectors. In this manuscript, we suggest a new approach employing weak learners that significantly contribute to the field of machine leaning to improve the accuracy of the recognition in recent years. Especially, ensemble learning methods such as Bagging and Random Forest are examined and validated. |
キーワード(和) | 話者識別 / i-vector / アンサンブル学習 / Random Forest / Bagging |
キーワード(英) | Speaker Identification / i-vector / Ensemble Learning / Random Forest / Bagging |
資料番号 | NC2015-58 |
発行日 | 2016-01-21 (NC) |
研究会情報 | |
研究会 | NC / NLP |
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開催期間 | 2016/1/28(から2日開催) |
開催地(和) | 九州工業大学 若松キャンパス |
開催地(英) | Kyushu Institute of Technology |
テーマ(和) | ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化,一般 |
テーマ(英) | Implementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, etc |
委員長氏名(和) | 斎藤 利通(法政大) / 神野 健哉(日本工大) |
委員長氏名(英) | Toshimichi Saito(Hosei Univ.) / Kenya Jinno(Nippon Inst. of Tech.) |
副委員長氏名(和) | 佐藤 茂雄(東北大) / 藤坂 尚登(広島市大) |
副委員長氏名(英) | Shigeo Sato(Tohoku Univ.) / Naoto Fujisaka(Hiroshima City Univ.) |
幹事氏名(和) | 堀尾 恵一(九工大) / 田中 宏喜(京都産大) / 長谷川 幹雄(東京理科大) / 和田 昌浩(甲南大) |
幹事氏名(英) | Keiichi Horio(Kyushu Inst. of Tech.) / Hiroki Tanaka(Kyoto Sangyo Univ.) / Mikio Hasegawa(Tokyo Univ. of Science) / Masahiro Wada(Konan Univ.) |
幹事補佐氏名(和) | 神原 裕行(東工大) / 秋間 学尚(東北大) / 中野 秀洋(東京都市大) / 麻原 寛之(岡山理科大) |
幹事補佐氏名(英) | Hiroyuki Kanbara(Tokyo Inst. of Tech.) / Hisanao Akima(Tohoku Univ.) / Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Hiroyuki Asahara(Okayama Univ. of Science) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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本文の言語 | JPN |
タイトル(和) | i-vectorにアンサンブル学習を加えた話者識別法の比較検証 |
サブタイトル(和) | Bagging対Random Forest |
タイトル(英) | Validation of the Effects of Ensemble Learning for i-vector-based Speaker Identification |
サブタイトル(和) | Bagging vs Random forest |
キーワード(1)(和/英) | 話者識別 / Speaker Identification |
キーワード(2)(和/英) | i-vector / i-vector |
キーワード(3)(和/英) | アンサンブル学習 / Ensemble Learning |
キーワード(4)(和/英) | Random Forest / Random Forest |
キーワード(5)(和/英) | Bagging / Bagging |
第 1 著者 氏名(和/英) | 園田 祥平 / Shohei Sonoda |
第 1 著者 所属(和/英) | 早稲田大学(略称:早大) Waseda University(略称:Waseda Univ) |
第 2 著者 氏名(和/英) | 井上 真郷 / Masato Inoue |
第 2 著者 所属(和/英) | 早稲田大学(略称:早大) Waseda University(略称:Waseda Univ) |
発表年月日 | 2016-01-28 |
資料番号 | NC2015-58 |
巻番号(vol) | vol.115 |
号番号(no) | NC-426 |
ページ範囲 | pp.13-16(NC), |
ページ数 | 4 |
発行日 | 2016-01-21 (NC) |