Speaker recognition in noisy environments
Reconnaissance du locuteur en milieux difficiles
Résumé
Speaker recognition witnessed considerable progress in the last decade, achieving very low error rates in controlled conditions. However, the implementation of this technology in real applications is hampered by the great degradation of performances in presence of acoustic nuisances. A lot of effort has been invested by the research community in the design of nuisance compensation techniques in the past years. These algorithms operate at different levels : signal, acoustic parameters, models or scores. With the development of the "total variability" paradigm, new possibilities can be explored due to the simple statistical properties of the i-vector space. Our work falls within this framework and presents new compensation techniques which operate directly in the i-vector space. These algorithms use simple relationships between corrupted i-vectors and the corresponding clean versions and ignore the real effect of nuisances in this domain. In order to implement this methodology, pairs of clean and corrupted data are artificially generated then used to develop nuisance compensation algorithms. This method avoids making complex derivations and approximations. The techniques developed in this thesis are divided into two classes : The first class of techniques is based on a distortion model in the i-vector space. A relationships between the clean version of an i-vector and its corrupted version is set and an estimator is built to transform a corrupted test i-vector to its clean counterpart. The second class of techniques does not use any distortion model in the i-vectors domain. It takes into account both the distribution of the clean, corrupt i-vectors as well as the joint distribution. Experiments are carried-out on noisy data and short utterances ; artificially corrupted NIST SRE 2008 data and natural SITW (short / noisy segments).
Le domaine de la reconnaissance automatique du locuteur (RAL) a vu des avancées considérables dans la dernière décennie permettant d’atteindre des taux d’erreurs très faibles dans des conditions contrôlées. Cependant, l’implémentation de cette technologie dans des applications réelles est entravée par la grande dégradation des performances en présence de nuisances acoustiques en phase d’utilisation. Un grand effort a été investi par la communauté de recherche en RAL dans la conception de techniques de compensation des nuisances acoustiques. Ces techniques opèrent à différents niveaux : signal, paramètres acoustiques, modèles ou scores. Avec le développement du paradigme de "variabilité totale", de nouvelles possibilités peuvent être explorées profitant des propriété statistiques simples de l’espace des i-vecteurs. Notre travail de thèse s’inscrit dans ce cadre et propose des techniques de compensation des nuisances acoustiques qui opèrent directement dans le domaine des i-vecteurs. Ces algorithmes utilisent des relations simples entre les i-vecteurs corrompus et leurs versions propres et font abstraction de l’effet réel des nuisances dans cet espace. Afin de mettre en œuvre cette méthodologie, des exemples de données propres / corrompues sont générés artificiellement et utilisés pour construire des algorithmes de compensation des nuisances acoustiques. Ce procédé permet d’éviter les dérivations qui peuvent être complexes, voire très approximatives. Les techniques développées dans cette thèse se divisent en deux classes : La première classe de techniques se base sur un modèle de distorsion dans le domaine des i-vecteurs. Une relation entre la version propre et la version corrompue d’un i-vecteur est posée et un estimateur permettant de transformer un i-vecteur de test corrompu en sa version propre est construit. La deuxième classe de techniques n’utilise aucun modèle de distorsion dans le domaine des i-vecteurs. Elle permet de tenir compte à la fois de la distribution des i-vecteurs propres, corrompus ainsi que la distribution jointe. Des expériences ont été réalisées sur les données bruitées ainsi que les données de courte durée ; donnés de NIST SRE 2008 bruitées/découpées artificiellement ainsi que les données du challenge SITW bruitées naturellement / de courte durée.
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