Repositorio
Institucional

Huenupan, Fernando

Becerra Yoma, Nestor

Garreton, Claudio

Molina, Carlos

On-Line Linear Combination of Classifiers Based on Incremental Information in Speaker Verification

WILEY

ETRI JOURNAL

en

Se propone una novedosa estrategia de sistema multiclasificador (MCS) y se aplica a una tarea de verificación de locutor dependiente del texto. El esquema presentado optimiza la combinación lineal de clasificadores en línea. A diferencia de los enfoques MCS convencionales, no se requieren distribuciones a priori ni parámetros preajustados. La idea es mejorar el clasificador más preciso utilizando la información incremental proporcionada por el segundo clasificador. El enfoque de optimización multiclasificador en línea es aplicable a cualquier problema de reconocimiento de patrones. El método propuesto no necesita distribuciones a priori ni pesos preestimados, y no considera las condiciones de coincidencia de entrenamiento/prueba. Los resultados con la base de datos Yoho muestran que el enfoque presentado puede lograr reducciones en la tasa de error igual de hasta un 28%, en comparación con el clasificador más preciso, y un 11% en comparación con un método estándar para la optimización de la combinación lineal de clasificadores.#A novel multiclassifier system (MCS) strategy is proposed and applied to a text-dependent speaker verification task. The presented scheme optimizes the linear combination of classifiers on an on-line basis. In contrast to ordinary MCS approaches, neither a priori distributions nor pre-tuned parameters are required. The idea is to improve the most accurate classifier by making use of the incremental information provided by the second classifier. The on-line multiclassifier optimization approach is applicable to any pattern recognition problem. The proposed method needs neither a priori distributions nor pre-estimated weights, and does not make use of any consideration about training/testing matching conditions. Results with Yoho database show that the presented approach can lead to reductions in equal error rate as high as 28%, when compared with the most accurate classifier, and 11% against a standard method for the optimization of linear combination of classifiers.

Artículo original

10.4218/etrij.10.0109.0301

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Speaker verification

multiclassifier system

incremental information

FUSION

RECOGNITION

Verificación del hablante

sistema multiclasificador

información incremental

FUSIÓN

RECONOCIMIENTO

Speaker verification

multiclassifier system

incremental information

FUSION

RECOGNITION

Verificación del hablante

sistema multiclasificador

información incremental

FUSIÓN

RECONOCIMIENTO

On-Line Linear Combination of Classifiers Based on Incremental Information in Speaker Verification

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WILEY

1225-6463

395

405

Ingeniería eléctrica y electrónica

Telecomunicaciones

Engineering, Electrical & Electronic

Telecommunications

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