SVM-MLLR for multi-speaker verification systems score fusion

Authors

Geoffroy Querol

Type

techreport

Year

2008

Number

0756

Abstract

Afin d'améliorer la performance globale des systèmes de vérification du locuteur, il faut diversifier les approches. Le but de ce travail est d'étudier les performances d'un système SVM-MLLR. Cette méthode se base sur la construction, à partir du modèle du monded'une transformation linéaire des vecteurs moyennes (mean supervectors) maximisant la vraisemblance du modèle transformé par rapport aux données locuteur. On évaluera deux approches différentes : Dans la première, on utilisera directement le logarithme du rapport de vraisemblance (GMM-MLLR). Dans une deuxième expérimentation, on utilisera les SVMs pour évaluer les scores de décision. La dernière étape consiste à valuer l'apport d'une méthode de compensation du canal (NAP: Nuisance Attribute Projection) sur les performances de ce système). Une fusion des scores avec d'autres systèmes GMM sera étudiée. Une fusion au niveau des noyaux sera quand à elle présentée par Charles-Alban. Tous les tests vont être menés sur les deux bases de données NIST-SRE 2005 et 2006 all trials.