Detail publikace
Audio Enhancing With DNN Autoencoder For Speaker Recognition
Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
Aronowitz Hagai (IBM)
Matějka Pavel, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
rozpoznávání mluvčího, denoising, de-reverbation, neuronové sítě, DNN
V tomto příspěvku představujeme návrh autoenkodéru založeného na DNN pro vylepšení řeči a jeho použití pro systémy rozpoznávání mluvčích pro vzdálené mikrofony a hlučná data. Začali jsme s rozšířením databáze Fisher o uměle hlučná a dozvukovaná data a vyškolili jsme automatický kodér, aby namapoval hlučnou a dozvukovanou řeč na její čistou verzi. Autoencoder používáme jako krok předzpracování v pozdější fázi modelování v nejmodernějších systémech rozpoznávání mluvčích závislých na textu a nezávislých na textu. Uvádíme relativní vylepšení až o 50% pro systém závislý na textu a až 48% pro systém nezávislý na textu. U systému nezávislého na textu představujeme podrobnější analýzu různých podmínek NIST SRE 2010 a PRISM, což naznačuje, že navrhovaný preproces je slibným a účinným způsobem, jak vybudovat robustní systém rozpoznávání mluvčích pro vzdálený mikrofon a hlučná data.
@INPROCEEDINGS{FITPUB11139, author = "Old\v{r}ich Plchot and Luk\'{a}\v{s} Burget and Hagai Aronowitz and Pavel Mat\v{e}jka", title = "Audio Enhancing With DNN Autoencoder For Speaker Recognition", pages = "5090--5094", booktitle = "Proceedings of the 41th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2016), 2016", year = 2016, location = "Shanghai, CN", publisher = "IEEE Signal Processing Society", ISBN = "978-1-4799-9988-0", doi = "10.1109/ICASSP.2016.7472647", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/11139" }