信道信息不足下基于自编码器的说话人识别域适应
声音
2017-08-29 v2
摘要
在现实条件下，开发域与测试域之间的不匹配会降低说话人识别性能。为解决该问题，许多研究者探索了使用匹配的域内数据集的域适应方法。然而，如果数据集不足以估计该域的信道变异性，适应将无效。本文中，我们探讨了在这种信道信息不足情况下的性能退化问题。为了有效利用有限的域内数据集，我们提出了一种基于自编码器的域适应（AEDA）的无监督域适应方法。该方法结合了一个自编码器和一个去噪自编码器，将资源丰富的开发数据集适应到测试域。所提出的技术在域适应挑战赛 13 的实验协议上进行了评估，该协议广泛用于域不匹配条件下的说话人识别。结果显示，相较于基线和其他先前研究的结果，有显著改进。
引用
@article{arxiv.1708.01227,
title = {Autoencoder based Domain Adaptation for Speaker Recognition under Insufficient Channel Information},
author = {Suwon Shon and Seongkyu Mun and Wooil Kim and Hanseok Ko},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.01227},
year = {2017}
}
备注
Interspeech 2017, pp 1014-1018