Combination of Classifiers Decisions for Multilingual Speaker Identification

B. G. Nagaraja; H. S. Jayanna

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자료유형: 학술저널

저자정보: B. G. Nagaraja H. S. Jayanna

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제13권 제4호

발행연도: 2017.1

수록면: 928 - 940 (13page)

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State-of-the-art speaker recognition systems may work better for the English language. However, if the samesystem is used for recognizing those who speak different languages, the systems may yield a poorperformance. In this work, the decisions of a Gaussian mixture model-universal background model (GMMUBM)and a learning vector quantization (LVQ) are combined to improve the recognition performance of amultilingual speaker identification system. The difference between these classifiers is in their modelingtechniques. The former one is based on probabilistic approach and the latter one is based on the fine-tuningof neurons. Since the approaches are different, each modeling technique identifies different sets of speakersfor the same database set. Therefore, the decisions of the classifiers may be used to improve the performance. In this study, multitaper mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) are used as the features and themonolingual and cross-lingual speaker identification studies are conducted using NIST-2003 and our owndatabase. The experimental results show that the combined system improves the performance by nearly 10%compared with that of the individual classifier.

#Classifier Combination #Cross-lingual #Monolingual #Multilingual #Speaker Identification

참고문헌 (25)

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/ / The NIST Year 2003 speaker recognition evaluation plan

B. G. Nagaraja / 2013 / Multilingual speaker identification by combining evidence from LPR and multitaper MFCC / Journal of Intelligent Systems 22 (3) : 241 ~ 251

B. S. Atal / 1976 / Automatic recognition of speakers from their voices / Proceedings of the IEEE 64 (4) : 460 ~ 475

C. C. T. Chen / 2004 / Speaker identification using hybrid Karhunen?Loeve transform and Gaussian mixture model approach / Pattern Recognition 37 (5) : 1073 ~ 1075

D. A. Reynolds / 2009 / Encyclopedia of Biometrics / Springer : 1349 ~ 1352

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