La Segmentation du Locuteur basée sur l'Analyse en Composantes Indépendantes

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Résumé

Ces dernières années, de nombreuses recherches ont été faîtes sur la séparation de sources audio. Lors de réunions ou dans des lieux publics bruyants, il arrive souvent que plusieurs personnes parlent en même temps. Ainsi, chaque voix doit être extraîte des audio en contenant plusieurs, afin d'être correctement reconnue. Un algorithme efficace pour ceci est celui de l'Analyse en Composantes Indépendantes (ACI). L'ACI modélise un mélange de signaux comme une forme standard de superposition linéaire des signaux sources. Même dans des conditions environnementales difficiles, le résultat de l'ACI contiendra toujours de fortes composantes résiduelles du mélange de voix. Nous allons utiliser cet algorithme pour la segmentation du locuteur dans le système de vérification du locuteur. Nous obtiendrons de meilleurs résultats, particulièrement dans le cas de données audio avec plusieurs orateurs, comme dans les interviews ou les enregistrements de microphones de l'évaluation de reconnaissance du locuteur de NIST.