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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Probabilistic Prediction in Multiclass Classification Derived for Flexible Text-Prompted Speaker Verification

verfasst von : Shuichi Kurogi, Shota Sakashita, Satoshi Takeguchi, Takuya Ueki, Kazuya Matsuo

Erschienen in: Neural Information Processing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

So far, we have presented a method for text-prompted multistep speaker verification using GEBI (Gibbs-distribution based extended Bayesian inference) for reducing single-step verification error, where we use thresholds for acceptance and rejection but the tuning is not so easy and affects the performance of verification. To solve the problem of thresholds, this paper presents a method of probabilistic prediction in multiclass classification for solving verification problem. We also present loss functions for evaluating the performance of probabilistic prediction. By means of numerical experiments using recorded real speech data, we examine the properties of the present method using GEBI and BI (Bayesian inference) and show the effectiveness and the risk of probability loss in the present method.

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Literatur
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Kurogi, S., Ueki, T., Takeguchi, S., Mizobe, Y.: Properties of text-prompted multistep speaker verification using Gibbs-distribution-based extended Bayesian inference for rejecting unregistered speakers. In: Loo, C.K., Yap, K.S., Wong, K.W., Teoh, A., Huang, K. (eds.) ICONIP 2014, Part II. LNCS, vol. 8835, pp. 35–43. Springer, Heidelberg (2014)
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Quiñonero-Candela, J., Rasmussen, C.E., Sinz, F.H., Bousquet, O., Schölkopf, B.: Evaluating predictive uncertainty challenge. In: Quiñonero-Candela, J., Dagan, I., Magnini, B., d’Alché-Buc, F. (eds.) MLCW 2005. LNCS (LNAI), vol. 3944, pp. 1–27. Springer, Heidelberg (2006)
Metadaten
Titel
Probabilistic Prediction in Multiclass Classification Derived for Flexible Text-Prompted Speaker Verification
verfasst von
Shuichi Kurogi
Shota Sakashita
Satoshi Takeguchi
Takuya Ueki
Kazuya Matsuo
Copyright-Jahr
2015
Buch
Neural Information Processing

Print ISBN: 978-3-319-26531-5

Electronic ISBN: 978-3-319-26532-2

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-26532-2_24