Adaptace systémů pro rozpoznání mluvčího

Abstract

V této práci navrhneme techniky adaptace systémů na rozpoznávání řeči. Cílem je vytvořit techniku adaptace Pravděpodobnostní lineární diskriminační analýzy. Zaměříme se na adap-taci bez učitele. Naše testy ukáží vhodné shlukovací techniky pro odhad identity mluvčích a vhodné techniky na odhad počtu mluvčích v adaptační datové sadě. Experimenty jsou prováděny na korpusech NIST a Switchboard.

In this paper, we propose techniques for adaptation of speaker recognition systems. The aim of this work is to create adaptation for Probabilistic Linear Discriminant Analysis. Special attention is given to unsupervised adaptation. Our test shows appropriate clustering techniques for speaker estimation of the identity and estimation of the number of speakers in adaptation dataset. For the test, we are using NIST and Switchboard corpora.