講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-01-28 15:25
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 ~ Bagging対Random Forest ~ ○園田祥平・井上真郷(早大) NC2015-58 |
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. |
(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 / / / |
(英) |
Speaker Identification / i-vector / Ensemble Learning / Random Forest / Bagging / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 426, NC2015-58, pp. 13-16, 2016年1月. |
資料番号 |
NC2015-58 |
発行日 |
2016-01-21 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NC2015-58 |
研究会情報 |
研究会 |
NC NLP |
開催期間 |
2016-01-28 - 2016-01-29 |
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 |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
NC |
会議コード |
2016-01-NC-NLP |
本文の言語 |
日本語 |
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(英) |
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 |
キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
園田 祥平 / Shohei Sonoda / ソノダ ショウヘイ |
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/ヨミ) |
井上 真郷 / Masato Inoue / イノウエ マサト |
第2著者 所属(和/英) |
早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2016-01-28 15:25:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NC |
資料番号 |
NC2015-58 |
巻番号(vol) |
vol.115 |
号番号(no) |
no.426 |
ページ範囲 |
pp.13-16 |
ページ数 |
4 |
発行日 |
2016-01-21 (NC) |
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