Yen-Wen Hsiao

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本論文之目標要建立一個基於增強式學習之語言辨認系統,並參與 NIST LRE2015 評 比。語言辨認常受到其他相似的語系(out of set, OOS)使效能下降。為了能解決目標語言 與 OOS 極為相似與常用的訓練準則與實際應用情境偏離的情況,因此本論文提出新的 考慮 OOS 的 DNN 架構並使用 reinforcement learning (RL) 來做訓練,系統特色在於先 把 OOS 做細分,包括建立一個可同時辨認目標語言與所有 OOS 的 DNN 架構;以及將 整個任務分解成兩個輸出相乘的 DNNs,一個負責語言分群,一個負責區分目標與非目 標語言。所提出的系統皆以 LRE2015 規定的代價函數(越低越好)進行實驗比較,根據 LRE2015 評分結果,官方給定的 LDA(More)
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