Original title: Intersession Variability Compensation in Language and Speaker Identification
Translated title: Intersession Variability Compensation in Language and Speaker Identification
Authors: Hubeika, Valiantsina ; Burget, Lukáš (referee) ; Matějka, Pavel (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2008
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Variabilita kanálu a hovoru je velmi důležitým problémem v úloze rozpoznávání mluvčího. V současné době je ve velkém množství vědeckých článků uvedeno několik technik pro kompenzaci vlivu kanálu. Kompenzace vlivu kanálu může být implementována jak v doméně modelu, tak i v doménách příznaků i skóre. Relativně nová výkoná technika je takzvaná eigenchannel adaptace pro GMM (Gaussian Mixture Models). Mevýhodou této metody je nemožnost její aplikace na jiné klasifikátory, jako napřílad takzvané SVM (Support Vector Machines), GMM s různým počtem Gausových komponent nebo v rozpoznávání řeči s použitím skrytých markovových modelů (HMM). Řešením může být aproximace této metody, eigenchannel adaptace v doméně příznaků. Obě tyto techniky, eigenchannel adaptace v doméně modelu a doméně příznaků v systémech rozpoznávání mluvčího, jsou uvedeny v této práci. Po dosažení dobrých výsledků v rozpoznávání mluvčího, byl přínos těchto technik zkoumán pro akustický systém rozpoznávání jazyka zahrnující 14 jazyků. V této úloze má nežádoucí vliv nejen variabilita kanálu, ale i variabilita mluvčího. Výsledky jsou prezentovány na datech definovaných pro evaluaci rozpoznávání mluvčího z roku 2006 a evaluaci rozpoznávání jazyka v roce 2007, obě organizované Amerických Národním Institutem pro Standard a Technologie (NIST) Varibiality in the channel and session is an important issue in the text-independent speaker recognition task. To date, several techniques providing channel and session variability compensation were introduced in a number of scientic papers. Such implementation can be done in feature, model and score domain. Relatively new and powerful approach to remove channel distortion is so-called eigenchannel adaptation for Gaussian Mixture Models (GMM). The drawback of the technique is that it is not applicable in its original implementation to different types of classifiers, eg. Support Vector Machines (SVM), GMM with different number of Gaussians or in speech recognition task using Hidden Markov Models (HMM). The solution can be the approximation of the technique, eigenchannel adaptation in feature domain. Both, the original eigenchannel adaptation and eigenchannel adaptation on features in task of speaker recognition are presented. After achieving good results in speaker recognition, contribution of the same techniques was examined in acoustic language identification system with $14$ languages. In this task undesired factors are channel and speaker variability. Presented results are presented on the NIST Speaker Recognition Evaluation 2006 data and NIST Language Recognition Evaluation 2007 data.
Keywords: akustický systém; eigenchannel adaptace; kompenzace kanálu; Rozpoznánání mluvčího; rozpoznávání jazyka; variabilita kanálu; variabilita mluvčího; accoustic system; channel compensation; eigenchannel adaptation; eigenfeatures; inter-speaker variability; language identification; session variability; Speaker identification

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/52674

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-235432


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses