EFFECT OF LANGUAGE MISMATCH ON TURKISH SPEAKER VERIFICATION

Türkçe

Bu çalışmada, arkaplan verisi ile gerçekleştirme verisi arasında konuşulan dil anlamında bir uyumsuzluk olması durumunda Türkçe konuşmalar için konuşmacı tanıma performansı incelenmiştir. Gauss karışım modeli - genel arkaplan modeli sınıflandırıcısı ile mel-frekansı kepstral katsayıları konuşmacılara özgü öznitelikler olarak seçilmiştir. 47 erkek ve 26 bayan konuşmacıdan oluşan Türkçe veritabanı ile yapılan deneylerde görülmüştür ki arkaplan modelini eğitmek için kullanılan seslerin dili ile konuşmacı doğrulama deneylerinde kullanılan dil farklı olduğunda konuşmacı doğrulama performansı dramatik bir şekilde düşmektedir. Örneğin, erkek konuşmacılar için Türkçe ses verileri ile arkaplan modeli eğitildiğinde %1.73 eşit hata oranı elde edilirken, İngilizce sesler ile eğitildiğinde %12.34 eşit hata oranı elde edilmiştir.