Diarization Based on Identification with X-Vectors

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F20%3A43959814" target="_blank" >RIV/49777513:23520/20:43959814 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-60276-5_64" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-60276-5_64</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-60276-5_64" target="_blank" >10.1007/978-3-030-60276-5_64</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Diarization Based on Identification with X-Vectors

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, we describe a diarization of mono channel telephone recordings from The Language Consulting Center providing the Czech language consultancy service. In our proposed approach to a diarization, we use information about the known identity of one speaker (the language counsellor) acquired from the text transcription at the beginning of the conversation. In the state-of-the-art diarization based on the x-vectors clustering, we replace the clustering step by the identification of each segment of the recording against the counsellor’s identity x-vector and the general x-vector model that represents the client. Our proposed diarization without resegmentation step can be used as an online approach. Because of the uniqueness of our data, we compare our results with the Kaldi diarization as the baseline system.

Název v anglickém jazyce

Diarization Based on Identification with X-Vectors

Popis výsledku anglicky

In this paper, we describe a diarization of mono channel telephone recordings from The Language Consulting Center providing the Czech language consultancy service. In our proposed approach to a diarization, we use information about the known identity of one speaker (the language counsellor) acquired from the text transcription at the beginning of the conversation. In the state-of-the-art diarization based on the x-vectors clustering, we replace the clustering step by the identification of each segment of the recording against the counsellor’s identity x-vector and the general x-vector model that represents the client. Our proposed diarization without resegmentation step can be used as an online approach. Because of the uniqueness of our data, we compare our results with the Kaldi diarization as the baseline system.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

<a href="/cs/project/DG16P02B009" target="_blank" >DG16P02B009: Zpřístupnění dotazů jazykové poradny v lingvisticky strukturované databázi</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Speech and Computer, 22nd International Conference, SPECOM 2019, St. Petersburg, Russia, October 7-9,2020, Proceedings

ISBN

978-3-030-60275-8

ISSN

0302-9743

e-ISSN

1611-3349

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

667-678

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

St. Petersburg, Russia

Datum konání akce

7. 10. 2020

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—