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본 논문에서는 여러 개의 이원 support vector machine (binary SVM)을 사용하여 세 개 이상의 클래스를 분류하는 multi-class SVM과 유사하게 다중의 판별 deep neural network (DNN) 모델을 사용하는 i-벡터 기반의 언어인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 NIST 2015 i-vector Machine Learning Challenge 데이터베이스에 포함된 i-벡터들을 이용하여 학습 및 테스트 되었으며, 오픈 세트에서 기존의 cosine distance, multi-class SVM 및 단일 neural network (NN) 기반의 언어 인식 시스템에 비하여 높은 성능을 보임이 확인되었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. I-벡터
Ⅲ. UDBN 기반 판별 DNN 학습
Ⅳ. 다중 판별 DNN을 이용한 언어 분류
Ⅴ. 실험 및 결과
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - G. Hinton / 2012 / Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition / IEEE Sig. Process. Mag. 29 (6) : 82 ~ 97
[학술대회논문] - K. H. Lee / 2016 / DNN-based feature compensation using environmental parameter / Proc. KICS ICC 2015 : 72 ~ 73
[학술대회논문] - Y. Lei / 2014 / A novel scheme for speaker recognition using a phonetically-aware deep neural network / Proc. ICASSP 2014 : 1714 ~ 1718
[보고서] - J. Wang / 2015 / DNN-based discriminative scoring for speaker recognition based on i-vector
[학술대회논문] - O. Ghahabi / 2014 / Deep belief networks for i-vector based speaker recognition / Proc. ICASSP 2014 : 1700 ~ 1704
[학술대회논문] - K. H. Lee / 2016 / DNN-based feature compensation using environmental parameter / Proc. KICS ICC 2015 : 72 ~ 73
[학술대회논문] - Y. Lei / 2014 / A novel scheme for speaker recognition using a phonetically-aware deep neural network / Proc. ICASSP 2014 : 1714 ~ 1718
[보고서] - J. Wang / 2015 / DNN-based discriminative scoring for speaker recognition based on i-vector
[학술대회논문] - O. Ghahabi / 2014 / Deep belief networks for i-vector based speaker recognition / Proc. ICASSP 2014 : 1700 ~ 1704
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