@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00057323,
 author = {秋田, 祐哉 and 河原, 達也 and 奥乃, 博 and Yuya, Akita and Tatsuya, Kawahara and Hiroshi, G.Okuno},
 issue = {65(2002-SLP-042)},
 month = {Jul},
 note = {討論などの長時間音声の教師なし話者インデキシングのために、多数話者との類似度を用いたオフラインのインデキシング手法を提案する。音声データベースから構築した多数話者モデルによる話者識別スコアを成分として発話ごとに話者ベクトルを構成し、これをクラスタリングすることにより話者インデキシングを実現する。 また討論においては司会が特別な役割を持ち、その発話が非常に多いという特徴から、司会のみ固有の話者モデルを構築し、クラスタリングに先立って話者照合を行うことでさらなる精度の向上を図る。実際の討論音声を用いた実験の結果、88.2%のインデキシング精度を得た。, We address an unsupervised speaker indexing method using similarity measures to the speakers in large scale speech database.  At first, speaker characterization vectors are generated by speaker identification with a large number of speakers of speech database. Then, the dimension of vectors is reduced by KL-transformation and these vectors are clustered into participant speakers of discussion. To enhance the indexing, we also introduce a model of chairperson who speaks more often than others, and perform speaker verification before clustering.  Indexing accuracy of 88.2% is achieved using real discussion speech.},
 title = {多数話者音声データベースを用いた討論音声の教師なし話者インデキシング},
 year = {2002}
}