一种改进的基于GMM-UBM的法庭自动说话人识别系统  

A forensic automatic speaker recognition method based on improved GMM-UBM

作　　者：王华朋[1,2] 杨军[1] 吴鸣[1] 许勇[1] 

机构地区：[1]中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室,北京100190 [2]中国刑事警察学院,沈阳110854

出　　处：《中国科学院大学学报（中英文）》2013年第6期800-805,共6页Journal of University of Chinese Academy of Sciences

基　　金：国家自然科学基金(11004217;11074279)资助

摘　　要：对基于高斯混合模型(GMM)的法庭自动说话人识别系统进行改进.通过参考人群数据库降低了对嫌疑人语音样本数量的需求.以小规模背景人群数据库建立改进的基于高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)的法庭自动说话人识别系统.以固定电话信道和移动手机信道的数据库进行了系统的测试.We improved the forensic automatic speaker recognition（FASR） system based on GMM by applying the reference database to reduce the demands of suspect＇s recording quantity. We established an improved FASR system based on GMM-UBM, in which a small background population is used. The proposed system was tested in the database of fixed telephone channel and mobile channel, respectively.

关 键 词：似然比 法庭自动说话人识别 高斯混合模型-通用背景模型 

分 类 号：TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]