GMM, distance entre GMMs, SVM pour la v

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GMM, distance entre GMMs, SVM pour la
vérification du locuteur.

• Najim Dehak
• Gérard Chollet

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GMM pour la vérification du locuteur
UBM
Énoncé de pseudo-imposteurs
Apprentissage
Modèle du locuteur
Adaptation
Énoncé du locuteur
Test
Énoncé de test
Score et décision
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GMM pour la vérification du locuteur

• UBM gt GMM modèles
• Lapprentissage à base de lalgorithme EM
• Les rôles du UBM
• Adapter les modèles clients.
• Normalisateur de scores dans la phase de test.

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GMM pour la vérification du locuteur

• Pourquoi faire une adaptation?
• Adaptation MAP
• Scores et décision

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Distance entre modèles
Modèle du locuteur
Adaptation
Énoncé du locuteur
Score calculé à base de Distance décision
UBM
Énoncé de pseudo-imposteurs
Apprentissage
Modèle du Test
Adaptation
Énoncé du test
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Distance entre modèles

• Divergence de Kullback-Leibler entre 2 mélange de
  densité

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Distance entre modèles

• Divergence de Kullback-Leibler entre 2 GMMs
• Dans le cas de la VL avec seulement ladaptation
  des moyennes des gaussiennes
• On utilisant la distance

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Distance entre modèles

• Espace des modèles

D(p,p)
P
p
?
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Distance entre modèles

• Distance et scores de décision

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DET curve
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Distance entre modèles
Modèle du locuteur
Adaptation
Énoncé du locuteur
Normalisation Des modèles
UBM
Énoncé de pseudo-imposteurs
Apprentissage
Score calculé à base de Distance décision
Modèle du Test
Adaptation
Énoncé du test
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Distance entre modèles

• Normalisation dans lespace des modèles M-norm
• Les nouvelles moyennes

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Courbe DET
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Distance entre modèles

• Peut être appliquer pour la vérification du
  locuteur dans les cartes à puce.
• On peut faire une normalisation on utilisant une
  ACP

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SVM pour la VL

• Distance entre GMMs gt fonction noyau entre GMMs
• Distance gt kernel
• Kernel gt distance

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SVM pour la VL

• Les travaux de Pedro J. Moreno et Purdy P. Ho
• Avec comme distance

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Courbe DET
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Courbe DET
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SVM pour la VL

• Kernel Mixture models
• Dans le cas de mélange de gaussiennes