Modèles de mélanges de gaussiennes fondés sur des matrices de covariance pleines

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Résumé

Le modèle du monde représenté par les mélanges de gaussiennes (UBM - GMM) est l'approche état de l'art pour les systèmes de vérification du locuteur. On utilise généralement des matrices de covariance diagonale. Cette simplification permet d'avoir un apprentissage rapide des différents modèles. Nous allons explorer le cas des matrices de covariance pleines. On va présenter la complexité additionelle et les gains en termes de performances. Toutes les experiences seront menées sur des données issues de NIST-SRE 2010.