具有两种会话间变异来源的 PLDA
机器学习
2015-11-24 v1
摘要
在某些说话人识别场景中，我们发现同时通过多通道记录的对话。NIST SRE 数据集中的访谈即属此例。为利用这一点，我们提出一种 PLDA 模型的改进，考虑两种不同的会话间变异项。第一项在同一对话的所有录音之间绑定，而第二项则不然。因此，前者主要旨在捕获由对话语音内容引起的变异性，后者试图捕获通道变异性。本文中，我们推导了该模型的方程。该模型应用于发表于 Interspeech 2013 的论文“Handling Recordings Acquired Simultaneously over Multiple Channels with PLDA”中。
引用
@article{arxiv.1511.06772,
title = {PLDA with Two Sources of Inter-session Variability},
author = {Jesús Villalba},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.06772},
year = {2015}
}
备注
Technical Report, ViVoLab, I3A, University of Zaragoza, Spain