基于改進身份向量提取的短語音說話人確認
關(guān)鍵詞：說話人確認 短語音 高斯混合模型 身份向量 模型自適應(yīng)
摘要：針對現(xiàn)有i-vector說話人確認系統(tǒng)在測試語音為短語音時性能下降的問題,對短語音i-vector估計的不確定性進行分析,改進了i-vector提取中Baum-Welch統(tǒng)計量的計算.該方法利用賦予權(quán)重的歷史測試信息以及通用背景模型中的參數(shù)信息來增加用于短語音Baum-Welch統(tǒng)計量計算的說話人個性信息.將改進統(tǒng)計量用于i-vector提取,針對不同時長短語音的實驗表明,新系統(tǒng)的性能優(yōu)于當(dāng)前i-vector系統(tǒng),等錯誤率(EER)和檢測代價函數(shù)最小值(min DCF)分別下降了13~19%和8~23%.
小型微型計算機系統(tǒng)雜志要求:
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