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화자 분할 기술은 오디오 데이터로부터 자동적으로 화자 경계 구간을 검출하는 것이다. 화자 분할 방식은 화자에 대한 선행 지식 사용 여부에 따라 거리기반 방식과 모델기반 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 eigenvoice 기반의 화자가중치 거리를 이용한 화자 분할 방식을 도입하고, 이 방식을 대표적인 거리 기반 방식들과 비교한다. 또한, 화자가중치의 거리 측정 함수로 유클리드 거리와 cosine 유사도를 사용하여 화자 분할 성능을 비교하고, eigenvoice 방식에 의해 화자 적응된 모델들 사이의 직접적인 거리를 이용한 화자 분할 방식과의 비교를 통해 화자가중치 거리를 이용한 방식이 계산량면에서 효율적인 점을 검증한다.
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S. E. Tranter / 2006 / An overview of automatic speaker diarization systems / IEEE Trans. Audio, Speech and Language Processing 14(5):1557~1565
S. S. Chen / 1998 / Speaker, environment and channel change detection and clustering via the Bayesian information criterion / Proc. DARPA Broadcast News Transcription and Understanding Workshop :127~132
M. A. Siegler / 1997 / Automatic segmentation, classification and clustering of broadcast news / Proc. DARPA Speech Recognition Workshop :97~99
R. Kuhn / 1998 / Eigenvoices for speaker adaptation / Proc. of Int. Conf. on Spoken Language Processing 5:1771~1774
F. Castaldo / 2008 / Stream-based speaker segmentation using speaker factors and eigenvoices / Proc. of Int. Conf. Acoustics, Speech, and Signal Processing :4133~4136
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F. Castaldo / 2008 / Stream-based speaker segmentation using speaker factors and eigenvoices / Proc. of Int. Conf. Acoustics, Speech, and Signal Processing :4133~4136
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