Νέες μπεϋσιανές τεχνικές ομαδοποίησης με εφαρμογές στην αυτόματη δεικτοδότηση ομιλητών σε αρχεία ήχου
Authors: Σταφυλάκης Θέμος 
Published: January 2014

Η παρούσα διατριβή αφορά στο πρόβλημα της κατάτμησης και ομαδοποίησης αρχείων ομιλίας σε ομιλητές, πρόβλημα το οποίο απαντάται στη διεθνή βιβλιογραφία με τον όρο speaker diarization. Είναι ένα πρόβλημα κομβικό, καθώς πολλές εφαρμογές επεξεργασίας ανθρώπινης φωνής απαιτούν μία τέτοια βαθμίδα ως στάδιο προεπεξεργασίας. Θέλουν δηλαδή έναν μηχανισμό ο οποίος να είναι σε θέση αξιόπιστα και μέσα σε ένα εύλογο χρονικό διάστημα να εκτιμήσει α) πόσοι είναι οι συμμετέχοντες ομιλητές και β) σε ποιές χρονικές περιόδους μιλάει ο καθένας. Το πρόβλημα αυτό έχει ένα ιδιαίτερο χαρακτηριστικό που το καθιστά ταυτόχρονα δυσεπίλυτο και ελκυστικό, καθώς δεν υπάρχει καμία εκ των προτέρων πληροφορία όσον αφορά στον αριθμό και την ταυτότητα των ομιλητών. Επαφίεται έτσι στον αλγόριθμο να εκτιμήσει τα μοντέλα των ομιλητών και τον αριθμό τους, ομαδοποιώντας κατάλληλα τα διανύσματα χαρακτηριστικών που αποτελούν το αρχείο. Ο τομέας της μάθησης μηχανών με στατιστικές τεχνικές (statistical machine learning) έχει αναπτύξει πλήθος αλγόριθμων μη-επιβλεπόμενης ομαδοποίησης. Ωστόσο, οι περισσότεροι εξ αυτών απαιτούν a priori γνώση του αριθμού των ομάδων. Εδώ ακριβώς έγκειται και η ελκυστικότητα του προβλήματος. Ο αλγόριθμος πρέπει να λειτουργήσει τυφλά. Τρεις είναι κατά βάση οι προτάσεις και εξελίξεις που προκύπτουν από αυτή τη διατριβή. α) Η πρώτη σχετίζεται με την ανάπτυξη μίας πιθανοτικής απόστασης μεταξύ τμημάτων ομιλίας, η οποία συνδυάζει δυαδικούς ταξινομητές και ροές πληροφορίας. Ένα ιδιαίτερο χαρακτηριστικό της μεθόδου είναι η κατάτμηση του χώρου εισόδου και η εκπαίδευση ενός μοντέλου για κάθε κατηγορία, έτσι ώστε η απόφαση να προκύπτει ως πιθανοτικός συνδυασμός των αποκρίσεων καθε μοντέλου. β) Η δεύτερη συνεισφορά της διατριβής αφορά στην αναδιατύπωση ενός από τα πλέον θεμελιώδη και πολυχρησιμοποιούμενα κριτήρια ομαδοποίησης ομιλητών, το Μπεϋσιανό Κριτήριο Πληροφορίας (BIC). Εμβαθύνοντας στο μαθηματικό υπόβαθρο του κριτηρίου, αποδεικνύουμε ότι οι και δύο μορφές του (ολική και τοπική) που χρησιμοποιούνται είναι υποβέλτιστες για το πρόβλημα ομαδοποίησης ομιλητών. Χρησιμοποιώντας ως μέσο ανάλυσης τις εκ των προτέρων κατανομές των παραμέτρων τις οποίες το BIC υπονοεί, προτείνουμε μία νέα μορφή του, την τμηματική, η οποία προσφέρει σημαντικότατη αύξηση στην ακρίβεια ομαδοποίησης. γ) Η τελευταία συνεισφορά της διατριβής είναι η εξερεύνηση του δυνατοτήτων που παρέχει ο αλγορίθμος μετατόπισης του μέσου (mean-shift) στην ομαδοποίηση ομιλητών. Ο συγκεκριμένος αλγόριθμος έχει ήδη επιδείξει σημαντικά αποτελέσματα στον τομέα της επεξεργασίας εικόνας και έχει καθιερωθεί ως μια από τις δημοφιλέστερες μεθόδους μη-παραμετρικής επεξεργασίας. Δείχνουμε ότι ο συγκεκριμένος αλγόριθμος μπορεί να εφαρμοσθεί σε ευρύτερα προβλήματα ομαδοποίησης, όπου οι προς ομαδοποίηση οντότητες ανήκουν σε μη-Ευκλείδιους χώρους, όπως αυτοί των παραμέτρων στατιστικών μοντέλων και συγκεκριμένα Εκθετικών κατανομών. Κάνοντας εκτενή χρήση της Γεωμετρίας της Πληροφορίας (Information Geometry) προσαρμόζουμε κατάλληλα τον αλγόριθμο και αποδεικνύουμε ότι είναι σε θέση να υπερβεί σε ακρίβεια ομαδοποίησης την καθιερωμένη προσέγγιση της ιεραρχικής ομαδοποίησης.