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GMM, distance entre GMMs, SVM pour la vérification du locuteur. Najim Dehak Gérard Chollet.

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1 GMM, distance entre GMMs, SVM pour la vérification du locuteur. Najim Dehak Gérard Chollet

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

3 GMM pour la vérification du locuteur UBM => GMM modèles UBM => GMM modèles Lapprentissage à base de lalgorithme EM Lapprentissage à base de lalgorithme EM Les rôles du UBM : Les rôles du UBM : 1.Adapter les modèles clients. 2.Normalisateur de scores dans la phase de test.

4 GMM pour la vérification du locuteur Pourquoi faire une adaptation? Pourquoi faire une adaptation? Adaptation MAP: Adaptation MAP: Scores et décision: Scores et décision:

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

6 Distance entre modèles Divergence de Kullback-Leibler entre 2 mélange de densité: Divergence de Kullback-Leibler entre 2 mélange de densité:

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

8 Distance entre modèles Espace des modèles: Espace des modèles: Y1 Y2 p P p P D(p,p)

9 Distance entre modèles Distance et scores de décision Distance et scores de décision

10 DET curve

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

12 Distance entre modèles Normalisation dans lespace des modèles M-norm Normalisation dans lespace des modèles M-norm Les nouvelles moyennes Les nouvelles moyennes Modèle initial Modèle norm

13 Courbe DET

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

15 SVM pour la VL Distance entre GMMs => fonction noyau entre GMMs; Distance entre GMMs => fonction noyau entre GMMs; Distance => kernel Distance => kernel Kernel => distance Kernel => distance

16 SVM pour la VL Les travaux de Pedro J. Moreno et Purdy P. Ho Les travaux de Pedro J. Moreno et Purdy P. Ho Avec comme distance : Avec comme distance :

17 Courbe DET

18

19 SVM pour la VL Kernel Mixture models: Kernel Mixture models: Dans le cas de mélange de gaussiennes Dans le cas de mélange de gaussiennes


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