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基于改進(jìn)身份向量提取的短語(yǔ)音說(shuō)話人確認(rèn)
關(guān)鍵詞：說(shuō)話人確認(rèn) 短語(yǔ)音 高斯混合模型 身份向量 模型自適應(yīng)
摘要：針對(duì)現(xiàn)有i-vector說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)在測(cè)試語(yǔ)音為短語(yǔ)音時(shí)性能下降的問(wèn)題,對(duì)短語(yǔ)音i-vector估計(jì)的不確定性進(jìn)行分析,改進(jìn)了i-vector提取中Baum-Welch統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算.該方法利用賦予權(quán)重的歷史測(cè)試信息以及通用背景模型中的參數(shù)信息來(lái)增加用于短語(yǔ)音Baum-Welch統(tǒng)計(jì)量計(jì)算的說(shuō)話人個(gè)性信息.將改進(jìn)統(tǒng)計(jì)量用于i-vector提取,針對(duì)不同時(shí)長(zhǎng)短語(yǔ)音的實(shí)驗(yàn)表明,新系統(tǒng)的性能優(yōu)于當(dāng)前i-vector系統(tǒng),等錯(cuò)誤率(EER)和檢測(cè)代價(jià)函數(shù)最小值(min DCF)分別下降了13~19%和8~23%.
小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)雜志要求:
{1}正文內(nèi)容應(yīng)簡(jiǎn)潔明了，層級(jí)不宜過(guò)多，層級(jí)序號(hào)為一、（一）、1、（1）、①。
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