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  1. 研究論文

Parameter Sharing in Mixture of Factor Analyzers for Speaker Identification

https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/5234
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/5234
94163940-fdc1-417f-9121-57b995b7cb99
名前 / ファイル ライセンス アクション
E88-D_418.pdf 本文_fulltext (556.6 kB)
Copyright(c)2005 IEICE http://search.ieice.org/index.html
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2012-11-07
タイトル
タイトル Parameter Sharing in Mixture of Factor Analyzers for Speaker Identification
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 Yamamoto, Hiroyoshi

× Yamamoto, Hiroyoshi

en Yamamoto, Hiroyoshi

Search repository
南角, 吉彦

× 南角, 吉彦

en Nankaku, Yoshihiko

ja 南角, 吉彦
ISNI

ja-Kana ナンカク, ヨシヒコ


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Miyajima, Chiyomi

× Miyajima, Chiyomi

en Miyajima, Chiyomi

Search repository
徳田, 恵一

× 徳田, 恵一

en Tokuda, Keiichi

ja 徳田, 恵一
ISNI

ja-Kana トクダ, ケイイチ


Search repository
Kitamura, Tadashi

× Kitamura, Tadashi

en Kitamura, Tadashi

Search repository
著者別名
姓名 Nankaku, Yoshihiko
言語 en
姓名 南角, 吉彦
言語 ja
姓名 ナンカク, ヨシヒコ
言語 ja-Kana
著者別名
姓名 Tokuda, Keiichi
言語 en
姓名 徳田, 恵一
言語 ja
姓名 トクダ, ケイイチ
言語 ja-Kana
著者別名
姓名 北村, 正
書誌情報 en : IEICE transactions on information and systems

巻 E88-D, 号 3, p. 418-424, 発行日 2005-03-01
出版者
出版者 Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0916-8532
item_10001_source_id_32
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA10826272
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper investigates the parameter tying structures of a mixture of factor analyzers (MFA) and discriminative training of MFA for speaker identification. The parameters of factor loading matrices or diagonal matrices are shared in different mixtures of MFA. Then, minimum classification error (MCE) training is applied to the MFA parameters to enhance the discrimination ability. The result of a text-independent speaker identification experiment shows that MFA outperforms the conventional Gaussian mixture model (GMM) with diagonal or full covariance matrices and achieves the best performance when sharing the diagonal matrices, resulting in a relative gain of 26% over the GMM with diagonal covariance matrices. The improvement is more significant especially in sparse training data condition. The recognition performance is further improved by MCE training with an additional gain of 3% error reduction.
言語 en
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Ver.1 2023-05-15 13:39:23.233049
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