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1. (WO2017039884) RÉSEAUX NEURONAUX POUR VÉRIFICATION DES LOCUTEURS
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2017/039884    N° de la demande internationale :    PCT/US2016/044181
Date de publication : 09.03.2017 Date de dépôt international : 27.07.2016
CIB :
G10L 17/04 (2013.01), G10L 17/18 (2013.01), G10L 17/02 (2013.01)
Déposants : GOOGLE LLC [US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043 (US)
Inventeurs : HEIGOLD, Georg; (US).
BENGIO, Samy; (US).
MORENO, Ignacio Lopez; (US)
Mandataire : STEPHENS, Nicholas; (US).
JEPSEN, Nicholas; (US)
Données relatives à la priorité :
14/846,187 04.09.2015 US
Titre (EN) NEURAL NETWORKS FOR SPEAKER VERIFICATION
(FR) RÉSEAUX NEURONAUX POUR VÉRIFICATION DES LOCUTEURS
Abrégé : front page image
(EN)This document generally describes systems, methods, devices, and other techniques related to speaker verification, including (i) training a neural network for a speaker verification model, (ii) enrolling users at a client device, and (iii) verifying identities of users based on characteristics of the users' voices. Some implementations include a computer-implemented method. The method can include receiving, at a computing device, data that characterizes an utterance of a user of the computing device. A speaker representation can be generated, at the computing device, for the utterance using a neural network on the computing device. The neural network can be trained based on a plurality of training samples that each: (i) include data that characterizes a first utterance and data that characterizes one or more second utterances, and (ii) are labeled as a matching speakers sample or a non-matching speakers sample.
(FR)La présente invention concerne, d'une manière générale, des systèmes, des procédés, des dispositifs et d'autres techniques associés à la vérification des locuteurs, comprenant (i) de réaliser l'apprentissage d'un réseau neuronal pour un modèle de vérification des locuteurs, (ii) d'inscrire des utilisateurs au niveau d'un dispositif client, et (iii) de vérifier des identités des utilisateurs en fonction de caractéristiques des voix des utilisateurs. Certaines mises en œuvre incluent un procédé mis en œuvre par ordinateur. Le procédé peut comprendre de recevoir, au niveau d'un dispositif informatique, des données qui caractérisent un énoncé d'un utilisateur du dispositif informatique. Une représentation du locuteur peut être générée, au niveau du dispositif informatique, pour l'énoncé, en utilisant un réseau neuronal sur le dispositif informatique. L'apprentissage du réseau neuronal peut être réalisé sur la base d'une pluralité d'échantillons d'apprentissage qui chacun : (i) comprennent des données qui caractérisent un premier énoncé et des données qui caractérisent un ou plusieurs seconds énoncés, et (ii) sont étiquetés en tant qu'échantillon de locuteurs correspondants ou en tant qu'échantillon de locuteurs non correspondants.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)