Approximation de la distance entre i-vecteurs par Perceptron Multi-Couches dans les systèmes de reconnaissance du locuteur

Auteurs

Jimmy Yeh

Type

techreport

Année

2013

Numéro

1306

Projects

Speaker ID

Mots-clés

Speaker recognition, Multi-Layer Perceptron, i-vector

Résumé

Actuellement, l'espace des i-vecteurs est la représentation standard des paramètres de la parole dans les systèmes de reconnaissance du locuteur. Le calcul du score est généralement basé sur la distance cosinus, ou sur l'analyse discriminante linéaire probabiliste. Le but de ce sujet est de remplacer ces approches par un Perceptron Multi-Couches (PMC). Le PMC a montré en effet de bonnes performances pour approximer des fonctions non linéaires. L'idée principale étant de trouver une meilleure fonction que la distance cosinus. Les performances du perceptron multi-couches seront comparées aux autres méthodes comme la distance cosinus, l'analyse linéaire discriminante probabilisteou encore la machine de Boltzmann restreinte qui sera présenté par Jean Luc.