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TRAINING CLASSIFIERS USING SELECTED COHORT SAMPLE SUBSETS

机译:使用所选同类群组子集的培训分类器

摘要

Various systems, apparatuses, and methods for training classifiers using selected cohort sample subsets are disclosed herein, in an example, a set of target supervectors, representing a target class, is received, and a set of cohort supervectors, representing a cohort class, is received. A distance metric is calculated from a respective cohort supervector to a respective target supervector, and a proper subset of cohort supervectors are selected based on the calculated distance metrics. The set of target supervectors and the selected proper subset of cohort supervectors are used to train a classifier. Further examples described herein describe how training classifiers using selected cohort sample subsets may be used to increase performance and decrease resource consumption in voice biometric systems.
机译:本文公开了用于使用选择的群组样本子集训练分类器的各种系统,装置和方法,在一个示例中,接收表示目标类别的一组目标超向量,并且表示表示群组类别的一组群组超向量。收到。从相应的群组超向量到相应的目标超向量计算距离度量,并且基于所计算的距离度量选择群组超向量的适当子集。目标超向量的集合和队列超向量的选择的适当子集用于训练分类器。本文描述的其他示例描述了如何使用选择的同类样本子集来训练分类器,以在语音生物统计系统中提高性能并减少资源消耗。

著录项

  • 公开/公告号EP3123468A1

    专利类型

  • 公开/公告日2017-02-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 INTEL IP CORPORATION;

    申请/专利号EP20140720715

  • 发明设计人 BOCKLET TOBIAS;MAREK ADAM;

    申请日2014-03-28

  • 分类号G10L17/04;G06K9/62;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-21 14:02:35

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