Self score normalization and frame pruning techniques for speaker verification systems
Konuşmacı onaylama sistemleri için öz-skor düzgelemesi ve çerçeve budama yöntemleri
- Tez No: 139425
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET KONUŞMACI ONAYLAMA SİSTEMLERİ İÇİN ÖZ-SKOR DÜZGELEMESİ VE ÇERÇEVE BUDAMA YÖNTEMLERİ Bilindiği üzere, kontrollü ortamlarda ve temiz ses kayıtlan ile konuşmacı tanıma işlemi başarıyla gerçekleştirilebilmektedir. Ancak, değişik mikrofon sistemleri ya da arka plan gürültüsü söz konusu olduğunda konuşmacı tanıma sistemlerinde hata yapma eğilimi artmaktadır. Bu çalışmada gürbüzlüğü arttırmaya yönelik iki yeni yöntem öneriyoruz. İlk yöntemde sınama darasından elde edilen ham skor, eğitim datasından elde edilen skor kullanılarak düzgeleniyor. İkinci yöntemde ise konuşma verisi içerisindeki, karar verme safhasında yanılmaya neden olan sessizlik, gürültü, patlamalı sesler gibi kısımları ayıklamaya yönelik bir çalışma deneniyor. Bu işlem ses datasmın, oluşturulan bir genel modele ve konuşmacının kendi modeline olan benzerliklerinin karşılaştırılmasının ardından bir kısmının değerlendirilmeye alınmaması yoluyla yapılıyor. Sistem başarımının ölçülmesi için YOHO konuşmacı tanıma veritabam kullanıldı. Testler sonucu iki yöntemin birlikte kullanılmasının hata oranında %50'leri aşan düşüşler sağlayabildiği gözlemlendi.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT SELF SCORE NORMALIZATION AND FRAME PRUNING TECHNIQUES FOR SPEAKER VERIFICATION SYSTEMS It is well known that when clean speech recordings are used in a controlled environment speaker verification is a trivial task. However, when there are mismatches in microphones or background noise between the enrollment and test utterance recordings, the verification systems are prone to errors. In this study, we propose two. new techniques for robust speaker verification. The first technique incorporates a self-score normalization to the test utterance likelihood. Here, the self-score is obtained from the speaker's own enrollment utterances, which normalizes for acoustic likelihood mismatches among different speakers. The second technique attempts to remove noise, silence, lip smacks, etc. which may cause misjudgments in the decision phase. This can be achieved simply by excluding a percentage of speech frames from the decision process where the likelihood values are extremely low, i.e. at comparable score levels obtained from a world model. We used YOHO database for performance evaluation. We show that over 50 per cent decrease in equal error rate (EER) was accomplished at different tests.
Benzer Tezler
- Baba yoksunluğunun benlik kavramına etkisi ve babasız öğrencilerin problemlerinin hangi alanlarda yoğunlaştığının saptanması
Başlık çevirisi yok
OYA GÜNGÖRMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiGelişim Psikolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYSEL EKŞİ
- Şanlıurfa-Harran ovası topraklarının ince kum mineralojisi ve bazı yaygın toprak serilerinin mikromorfolojisi
Başlık çevirisi yok
SABAHATTİN ŞAHAN
- Helisel yayların statik karakteristiklerini ölçme ve kontrol etme cihazının tasarımı ve imalatı
Design and manufacture of a device measuringand controlling the static characteristics of helical springs
MUAMMER MUSULLUOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN