Información residual en arquitecturas de incrustación de habla profunda
Autores: Stan, Adriana
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Información residual en arquitecturas de incrustación de habla profunda
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Incrustaciones de altavoces
Arquitecturas de redes neuronales profundas
Identidad del hablante
Información residual
Condiciones de grabación
Contenido lingüístico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
Los resultados muestran que el poder discriminativo de los embeddings analizados es muy alto, sin embargo, en todas las arquitecturas analizadas, la información residual sigue presente en las representaciones en forma de una alta correlación con las condiciones de grabación, el contenido lingüístico y la duración de la enunciación.
Descripción
Los resultados muestran que el poder discriminativo de los embeddings analizados es muy alto, sin embargo, en todas las arquitecturas analizadas, la información residual sigue presente en las representaciones en forma de una alta correlación con las condiciones de grabación, el contenido lingüístico y la duración de la enunciación.