| 講演名 | 2004/12/13 Speaker Recognition without Feature Extraction Process , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | By employing the dual Penalized Logistic Regression Machine (dPLRM), this paper explores a speaker identification method which does not require feature extraction process depending on a prior knowledge. The induction machine can discover implicitly speaker characteristics relevant to discrimination only from a set of training data by the mechanism of the kernel regression. Our text-independent speaker identification experiments with training data uttered by 1 0 male speakers in three different sessions show that the proposed method is competitive with the conventional Gaussian mixture model (GMM)-based method with 26-dimensional Mel-frequency cepstrum (MFCC) feature even though our method handle directly coarse data of 256-dimensional log-power spectrum. It is also shown that our method outperforms the GMM-based method especially as the amount of training data becomes smaller. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Speaker recognition / Speaker identification / Kernel regression / dual Penalized Logistic Regression Machine / implicit feature extraction |
| 資料番号 | NLC2004-54,SP2004-94 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
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| 開催期間 | 2004/12/13(から1日開催) |
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| 開催地（英） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Natural Language Understanding and Models of Communication (NLC) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Speaker Recognition without Feature Extraction Process |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Speaker recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / Tomoko MATSUI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | The Institute of Statistical Mathematics |
| 発表年月日 | 2004/12/13 |
| 資料番号 | NLC2004-54,SP2004-94 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 538 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |