13 years of speaker recognition research at BUT, with longitudinal analysis of NIST SRE

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F19%3APU135811" target="_blank" >RIV/00216305:26230/19:PU135811 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216305:26230/20:PU135811

Výsledek na webu

<a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0885230819302797?via%3Dihub" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0885230819302797?via%3Dihub</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.csl.2019.101035" target="_blank" >10.1016/j.csl.2019.101035</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

13 years of speaker recognition research at BUT, with longitudinal analysis of NIST SRE

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, we present a brief history and a "longitudinal study" of all important milestone modelling techniques used in text independent speaker recognition since Brno University of Technology (BUT) first participated in the NIST Speaker Recognition Evaluation (SRE) in 2006-GMM MAP, GMM MAP with eigen-channel adaptation, Joint Factor Analysis, i-vector and DNN embedding (x-vector). To emphasize the historical context, the techniques are evaluated on all NIST SRE sets since 2004 on a time-machine principle, i.e. a system is always trained using all data available up till the year of evaluation. Moreover, as user-contributed audiovisual content dominates nowadays Internet, we representatively include the Speakers In The Wild (SITW) and VOiCES challenge datasets in the evaluation of our systems. Not only we present a comparison of the modelling techniques, but we also show the effect of sampling frequency.

Název v anglickém jazyce

13 years of speaker recognition research at BUT, with longitudinal analysis of NIST SRE

Popis výsledku anglicky

In this paper, we present a brief history and a "longitudinal study" of all important milestone modelling techniques used in text independent speaker recognition since Brno University of Technology (BUT) first participated in the NIST Speaker Recognition Evaluation (SRE) in 2006-GMM MAP, GMM MAP with eigen-channel adaptation, Joint Factor Analysis, i-vector and DNN embedding (x-vector). To emphasize the historical context, the techniques are evaluated on all NIST SRE sets since 2004 on a time-machine principle, i.e. a system is always trained using all data available up till the year of evaluation. Moreover, as user-contributed audiovisual content dominates nowadays Internet, we representatively include the Speakers In The Wild (SITW) and VOiCES challenge datasets in the evaluation of our systems. Not only we present a comparison of the modelling techniques, but we also show the effect of sampling frequency.

Druh

J_SC - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE

ISSN

0885-2308

e-ISSN

1095-8363

Svazek periodika

2020

Číslo periodika v rámci svazku

63

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

15

Strana od-do

1-15

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85080857173