Cross-register speaker identification: The case of infant and adult directed speech
Notice bibliographique
Résumé
The performance of automatic speaker recognition (ASR) systems decreases when training and test data are produced in different social situations (speech registers). The present research tested ASR performance across adult- and infant-directed speech registers (ADS and IDS respectively). IDS compared to ADS is generally characterized by higher and more variable F0, hyper-articulated vowels and higher segment duration and variability. Our dataset consisted of 12 sentences read by 10 Swiss-German mothers to their infants (IDS register) and to an adult experimenter (ADS register). ASR was performed when training and test registers were the same (within register) and when they varied (between register) in 3 experiments. Experiment I used segmental features such as MFCCs and their deltas. Results revealed considerable recognition rate within register (87%) that dropped to about half between registers (44%). This suggests that the variability between IDS and ADS poses challenges on ASR. Experiment II (in progress) uses prosodic features such as F0 statistics, local and long term variations of F0, intensity variations and energy of the frame for the identification. In experiment III, segmental and prosodic features are combined to model the classifier for the identification done in the previous experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».