Seita Noda, "Adaption of Ancillary Network for Class Weight Computation for NAM Recognition"

2018/04/25 4:53 に Yuan Sheng が投稿


本稿では、Context Adaptive DNNのサブネットワークをRNNに置き換えたモデル(rCA-DNN)と、さらに話者依存線形変換層による話者適応学習を併用するモデル(rCA-SD-DNN)を提案した。
静寂環境下におけるNAM認識実験を行い、その有効性を調査した。結果として、話者依存線形変換層を用いたSD-DNNに劣る性能だった。
今後は話者オープン条件において実験を行う。
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