Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Neural Network Speaker Descriptor in Speaker Diarization of Telephone Speech

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F17%3A43932647" target="_blank" >RIV/49777513:23520/17:43932647 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-66429-3_55" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-66429-3_55</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-66429-3_55" target="_blank" >10.1007/978-3-319-66429-3_55</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Neural Network Speaker Descriptor in Speaker Diarization of Telephone Speech

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we have been investigating an approach to a speaker representation for a diarization system that clusters short telephone conversation segments (produced by the same speaker). The proposed approach applies a neural-network-based descriptor that replaces a usual i-vector descriptor in the state-of-the-art diarization systems. The comparison of these two techniques was done on the English part of the CallHome corpus. The final results indicate the superiority of the i-vector's approach although our proposed descriptor brings an additive information. Thus, the combined descriptor represents a speaker in a segment for diarization purpose with lower diarization error (almost 20% relative improvement compared with only i-vector application).

  • Název v anglickém jazyce

    Neural Network Speaker Descriptor in Speaker Diarization of Telephone Speech

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we have been investigating an approach to a speaker representation for a diarization system that clusters short telephone conversation segments (produced by the same speaker). The proposed approach applies a neural-network-based descriptor that replaces a usual i-vector descriptor in the state-of-the-art diarization systems. The comparison of these two techniques was done on the English part of the CallHome corpus. The final results indicate the superiority of the i-vector's approach although our proposed descriptor brings an additive information. Thus, the combined descriptor represents a speaker in a segment for diarization purpose with lower diarization error (almost 20% relative improvement compared with only i-vector application).

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/DG16P02B048" target="_blank" >DG16P02B048: Systém pro trvalé uchování dokumentace a prezentaci historických pramenů z období totalitních režimů</a><br>

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Speech and Computer 19th International Conference, SPECOM 2017, Hatfield, UK, September 12-16, 2017, Proceedings

  • ISBN

    978-3-319-66428-6

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

    neuvedeno

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    555-563

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Hatfield, Hertfordshire, United Kingdom

  • Datum konání akce

    12. 9. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku