话者确认

作品数：35被引量：44H指数：4
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基于高斯混合模型及TIMIT语音库的说话人身份识别被引量：3
《信息通信》2017年第7期51-52,共2页陈爱月 徐波 申子健 
江苏省大学生创新创业项目省级重点项目(国家级)(项目编号:SZDG2016003)
高斯混合模型是指对样本的概率密度分布进行估计,可以看做是对几个高斯模型的加权和。在语音识别中,语音信号的复杂性以及不同采集情况下的随机性都很适合使用高斯混合模型进行估计,文章对高斯混合模型以及其在语音识别中的应用进行研究...
关键词：话者确认 高斯混合模型 最大似然估计 最大后验概率 TIMIT语音库 
利用高斯混合模型的均值参数实现基于SVM说话人身份识别
《改革与开放》2017年第12期88-90,共3页徐波 陈爱月 申子健 
江苏省大学生创新创业项目省级重点项目(国家级)(项目编号:SZDG2016003)
对于与文本无关的话者身份确认,运用极大似然估计,最大后验准则等传统方式建立其高斯混合模型,进行得分计算从而确定话者身份,该方法取得了较好的效果。然而研究表明,基于高斯混合模型的话者身份确认易受到噪音,话者发音变化等因素的影...
关键词：话者确认 高斯混合模型 线性核函数 支持向量机 
使用置信区间的基频特征对Ⅰ-Vector系统的性能补偿
《小型微型计算机系统》2016年第7期1629-1632,共4页琚炜 李锐 李辉 
采用多系统融合可以降低话者确认系统的等误识率(EER),融合策略一般是将多个系统的得分进行线性加权.这种方式是将每个系统得分情况作统一考虑,没有关注到各个系统自身得分的实际分布,某个系统表现不好的测试得分可能会劣化其他系统的...
关键词：话者确认 置信区间 I-Vector系统 得分融合 
一种基于深度神经网络的话者确认方法被引量：4
《计算机应用与软件》2016年第6期159-162,共4页吴明辉 胡群威 李辉 
主要研究基于深度神经网络的话者确认方法。在训练阶段,以语音倒谱特征参数作为输入,说话人标签作为输出有监督的训练DNN;在话者注册阶段,从已训练的DNN最后一个隐藏层抽取与说话人相关的特征矢量,称为d-vector,作为话者模型;在测试阶段...
关键词：话者确认 深度神经网络 深度学习 
PCA变换下的GMM-SVM话者确认研究被引量：1
《小型微型计算机系统》2015年第3期637-640,共4页卓著 李辉 
针对支持向量机(SVM)输入参数不能充分利用高斯混合模型(GMM)均值、方差、权重所携带的说话人信息,而导致与文本无关话者确认系统性能下降的问题,本文结合GMM的均值、方差、权重,提出一种新的、基于自适应后GMM的,SVM模型输入特征提取...
关键词：主元成分分析 GMM超矢量 支持向量机 话者确认 
使用阈值提升基频特征对话者确认的补偿性能被引量：1
《小型微型计算机系统》2014年第4期869-871,共3页花城 李辉 
在传统的话者确认评分级融合中,基频辅助系统会劣化主系统下表现较好的测试评分.针对此问题,给出一种利用阈值改进基频特征补偿性能的方法.在使用MFCC特征参数的主系统外构建使用短时基频特征的话者确认辅助系统,主系统下测试评分绝对...
关键词：阈值 基频 评分分布 补偿性能 
利用i-vectors构建区分性话者模型的话者确认被引量：3
《小型微型计算机系统》2014年第3期685-688,共4页方昕 李辉 刘青松 
对于电话手机语音的文本无关话者确认,运用联合因子分析构建话者信息子空间与信道信息子空间来进行失配信道补偿取得了较好的效果.然而研究表明,信道信息子空间仍然包含了可以用来区分话者的信息.因此,本文运用一种既包含话者信息又包...
关键词：话者确认 全变量信息子空间 类内协方差规整 支持向量机 i—vectors 
基于WCCN和余弦评分的话者确认研究
《中国科学技术大学学报》2012年第10期813-819,共7页丁聪敏 唐建 郭立 
本征音话者识别方法能够在一定程度上补偿因文本无关造成的语音类失配,但它并没有涉及另一个重要的失配因素——信道失配.本文提出了一种在本征音方法基础上补偿信道失配的方案.首先用本征音方法进行语音类失配补偿,然后采用WCCN(类内...
关键词：话者确认 失配补偿 话者因子模型 类内方差规整 余弦评分 
基于语音质量的话者确认方法研究
《中国科学技术大学学报》2011年第11期1010-1015,共6页高二中 李辉 郭立 许敏强 
针对传统的手机电话语音的说话人确认中,未考虑训练语音和测试语音信号本身质量对识别效果的影响问题,采用语音质量测量的方法对GMM-UBM方法进行改进,提出了利用多维基音参数,将基音偏离作为语音信号质量测量准则的方法,对GMM-UBM系统...
关键词：GMM-UBM 质量测量 基音频率 
基于多微商核函数的SVM话者确认
《数据采集与处理》2011年第5期508-514,共7页许敏强 戴蓓蒨 刘青松 许东星 
给出了一种基于多微商核函数(MDK)的结合高斯混合模型(GMM)和支持向量机(SVM)的方法,并应用于SVM文本无关话者确认。从GMM话者语音特征概率分布出发,用多阶微商描述GMM概率分布,将GMM和SVM结合的问题转化为用多阶微商建立SVM话者模型的...
关键词：话者确认 支持向量机 多微商核函数 特征概率分布 
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