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    Time-Contrastive Learning Based Deep Bottleneck Features for Text-Dependent Speaker Verification

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    There are a number of studies about extraction of bottleneck (BN) features from deep neural networks (DNNs)trained to discriminate speakers, pass-phrases and triphone states for improving the performance of text-dependent speaker verification (TD-SV). However, a moderate success has been achieved. A recent study [1] presented a time contrastive learning (TCL) concept to explore the non-stationarity of brain signals for classification of brain states. Speech signals have similar non-stationarity property, and TCL further has the advantage of having no need for labeled data. We therefore present a TCL based BN feature extraction method. The method uniformly partitions each speech utterance in a training dataset into a predefined number of multi-frame segments. Each segment in an utterance corresponds to one class, and class labels are shared across utterances. DNNs are then trained to discriminate all speech frames among the classes to exploit the temporal structure of speech. In addition, we propose a segment-based unsupervised clustering algorithm to re-assign class labels to the segments. TD-SV experiments were conducted on the RedDots challenge database. The TCL-DNNs were trained using speech data of fixed pass-phrases that were excluded from the TD-SV evaluation set, so the learned features can be considered phrase-independent. We compare the performance of the proposed TCL bottleneck (BN) feature with those of short-time cepstral features and BN features extracted from DNNs discriminating speakers, pass-phrases, speaker+pass-phrase, as well as monophones whose labels and boundaries are generated by three different automatic speech recognition (ASR) systems. Experimental results show that the proposed TCL-BN outperforms cepstral features and speaker+pass-phrase discriminant BN features, and its performance is on par with those of ASR derived BN features. Moreover,....Comment: Copyright (c) 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other work

    Métodos discriminativos para la optimización de modelos en la Verificación del Hablante

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    La creciente necesidad de sistemas de autenticación seguros ha motivado el interés de algoritmos efectivos de Verificación de Hablante (VH). Dicha necesidad de algoritmos de alto rendimiento, capaces de obtener tasas de error bajas, ha abierto varias ramas de investigación. En este trabajo proponemos investigar, desde un punto de vista discriminativo, un conjunto de metodologías para mejorar el desempeño del estado del arte de los sistemas de VH. En un primer enfoque investigamos la optimización de los hiper-parámetros para explícitamente considerar el compromiso entre los errores de falsa aceptación y falso rechazo. El objetivo de la optimización se puede lograr maximizando el área bajo la curva conocida como ROC (Receiver Operating Characteristic) por sus siglas en inglés. Creemos que esta optimización de los parámetros no debe de estar limitada solo a un punto de operación y una estrategia más robusta es optimizar los parámetros para incrementar el área bajo la curva, AUC (Area Under the Curve por sus siglas en inglés) de modo que todos los puntos sean maximizados. Estudiaremos cómo optimizar los parámetros utilizando la representación matemática del área bajo la curva ROC basada en la estadística de Wilcoxon Mann Whitney (WMW) y el cálculo adecuado empleando el algoritmo de descendente probabilístico generalizado. Además, analizamos el efecto y mejoras en métricas como la curva detection error tradeoff (DET), el error conocido como Equal Error Rate (EER) y el valor mínimo de la función de detección de costo, minimum value of the detection cost function (minDCF) todos ellos por sue siglas en inglés. En un segundo enfoque, investigamos la señal de voz como una combinación de atributos que contienen información del hablante, del canal y el ruido. Los sistemas de verificación convencionales entrenan modelos únicos genéricos para todos los casos, y manejan las variaciones de estos atributos ya sea usando análisis de factores o no considerando esas variaciones de manera explícita. Proponemos una nueva metodología para particionar el espacio de los datos de acuerdo a estas carcterísticas y entrenar modelos por separado para cada partición. Las particiones se pueden obtener de acuerdo a cada atributo. En esta investigación mostraremos como entrenar efectivamente los modelos de manera discriminativa para maximizar la separación entre ellos. Además, el diseño de algoritimos robustos a las condiciones de ruido juegan un papel clave que permite a los sistemas de VH operar en condiciones reales. Proponemos extender nuestras metodologías para mitigar los efectos del ruido en esas condiciones. Para nuestro primer enfoque, en una situación donde el ruido se encuentre presente, el punto de operación puede no ser solo un punto, o puede existir un corrimiento de forma impredecible. Mostraremos como nuestra metodología de maximización del área bajo la curva ROC es más robusta que la usada por clasificadores convencionales incluso cuando el ruido no está explícitamente considerado. Además, podemos encontrar ruido a diferentes relación señal a ruido (SNR) que puede degradar el desempeño del sistema. Así, es factible considerar una descomposición eficiente de las señales de voz que tome en cuenta los diferentes atributos como son SNR, el ruido y el tipo de canal. Consideramos que en lugar de abordar el problema con un modelo unificado, una descomposición en particiones del espacio de características basado en atributos especiales puede proporcionar mejores resultados. Esos atributos pueden representar diferentes canales y condiciones de ruido. Hemos analizado el potencial de estas metodologías que permiten mejorar el desempeño del estado del arte de los sistemas reduciendo el error, y por otra parte controlar los puntos de operación y mitigar los efectos del ruido

    Wavelet-based techniques for speech recognition

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    In this thesis, new wavelet-based techniques have been developed for the extraction of features from speech signals for the purpose of automatic speech recognition (ASR). One of the advantages of the wavelet transform over the short time Fourier transform (STFT) is its capability to process non-stationary signals. Since speech signals are not strictly stationary the wavelet transform is a better choice for time-frequency transformation of these signals. In addition it has compactly supported basis functions, thereby reducing the amount of computation as opposed to STFT where an overlapping window is needed. [Continues.

    Vocal Tract Length Perturbation for Text-Dependent Speaker Verification with Autoregressive Prediction Coding

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    In this letter, we propose a vocal tract length (VTL) perturbation method for text-dependent speaker verification (TD-SV), in which a set of TD-SV systems are trained, one for each VTL factor, and score-level fusion is applied to make a final decision. Next, we explore the bottleneck (BN) feature extracted by training deep neural networks with a self-supervised objective, autoregressive predictive coding (APC), for TD-SV and compare it with the well-studied speaker-discriminant BN feature. The proposed VTL method is then applied to APC and speaker-discriminant BN features. In the end, we combine the VTL perturbation systems trained on MFCC and the two BN features in the score domain. Experiments are performed on the RedDots challenge 2016 database of TD-SV using short utterances with Gaussian mixture model-universal background model and i-vector techniques. Results show the proposed methods significantly outperform the baselines.Comment: Copyright (c) 2021 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other work
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