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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC 2015
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 27 - 30 (4page)
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We propose multi-modal i-vectors, which extend the audio i-vector framework for speaker verification to a multi-modal speaker diarization in movies. In addition to the audio i-vector, which represents a speech utterance in an audio stream by a low-dimensional vector, we extract a visual i-vector from faces in a video segment. The audio and visual i-vectors are concatenated as a multi-modal i-vector clustered in an unsupervised way. We evaluate our method on the Hannah movie dataset. Our experiments show that diarization error rate is improved from 68.3% to 65.5% compared with audio stream only.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related works
3. Proposed Method
4. Experiments
5. Conclusion
References
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