Application des machines a vecteurs support mono-classe a l'indexation en locuteurs de documents audio

Belkacem Fergani 1 Manuel Davy 2, 3 Amrane Houacine 1
2 SEQUEL - Sequential Learning
LIFL - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille, Inria Lille - Nord Europe, LAGIS - Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal
3 LAGIS-SI
LAGIS - Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal
Abstract : This paper addresses a new approach based on the Kernel Change Detection algorithm introduced recently by Desobry et al. This new algorithm is applied to the speaker change detection and clustering tasks, which are the key issues in any audio indexing process. We show the efficiency of the method through several experiments using RT'03S NIST data. We discuss also the parameters tuning and compare the results to the well known GLR-BIC algorithm.
Type de document :
Communication dans un congrès
Journees d'Etude sur la Parole 2006, 2006, Dinard, France. 2006
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Contributeur : Manuel Loth <>
Soumis le : mardi 12 décembre 2006 - 16:52:27
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:26:40
Document(s) archivé(s) le : jeudi 20 septembre 2012 - 15:51:29

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Belkacem Fergani, Manuel Davy, Amrane Houacine. Application des machines a vecteurs support mono-classe a l'indexation en locuteurs de documents audio. Journees d'Etude sur la Parole 2006, 2006, Dinard, France. 2006. 〈inria-00119998〉

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