基于GMM和SVM的文本无关的说话人确认方法研究(可复制论文).pdf

摘要语音,因此。魑;罢吣P投越ɑ嵊龅酱笱盗费尽⒘嚼嗍莼斓现氐实用背景下,电话只语音的文本无关的说话人确认已成为当前说话人识别研究的重点,将区分性强的支持向量机糜谌啡衔侍馐歉龊侠淼难≡瘢然而将目前常用的短时倒谱参数用于文本无关的说话人确认需要较长的问题,使慕J掷选8怕释臣颇P虶可以对大量语音数据的统计分布特征进行描述,能有效地表示出目标说话人的特性,且具有较好的鲁棒性,从而成为文本无关的说话人识别的主要模型,但V皇嵌阅勘晁祷叭艘类数据进行的。针对糜谖谋疚薰氐乃祷叭巳啡系奈侍猓畚慕ǜ怕释臣颇P虶用于基于奈谋疚薰厮祷叭巳啡希許话者模型的建模策略、用于模型的特征变换、说话人确认系统中的确认阈值设置和评分规整等方面进行了深首先,对于罢吣P偷慕2呗裕畚奈C扛瞿勘昊罢哐盗贰ǜ鯯模型。针对模型训练时冒认话者数量众多影响训练效率的问题,论文提出了两种基于拿叭匣罢哐≡穹椒ǎü鼼的似然度评分来选取少量与目标话者最接近的冒认话者作为训练数撂,不仅极大地减少了训练数据量。提高了模型的训练效率,而且使模型具有更好的区分性。其次,论文提出了基于劾嗵卣鞅浠坏腟说话人确认方法,通过劾嗟奶卣鞅浠唬怀隽怂祷叭烁鲂孕畔ⅲ蟠蠼档土颂卣餮臼跎了两类数据的混叠,使愿罢吣P徒1涞眉虻ァ⒂行АNA私徊教岣变换特征的口刃院吐嘲粜裕畚奶岢隽嘶谕骋荒P腉聚类方适应抉得,实现了对不同特征数据集的聚类“规整”,提高了系统的区分能力。,论文义提出了一种改进的变换参数提取方法,通过进一步对变换特征进行规整,有效勉提高了变换参数的区分性和鲁棒性。,论文研究了务外~种将蚐榴结合音勺方法——电—魑G凹赌P椭饕F鹆肆礁鲎饔茫蕴卣魇菁杏星中缘奶卣鞅浠及数据压缩,并以其多维概率输出作为后级模型氖淙胧噶俊库上的实验证明,基于猄组合话者模型的话者确认系统在阅苌入研究。,将魑;罢吣P偷囊徊糠趾蚐共同组成话者模型。中国科学技术大学博士论文中文摘要—
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置困难,论文提出了一种新的组合评分规整方法——.规整,,论文还对说话人确认中的确认阈值设置和输出评分规整进行了研究。说话人确认中不同目标话者模型输出评分分布的不一致性,导致统一确认阈值设评分的整体规整,不仅提高了系统性能,而且有效降低了确认阅值选取的复杂度。数据库上文本无关的说话人确认实验证明了新方法对统一确认阈值选取的有效性。论文的研究工作得到了国家自然科学基金项目的支持。中崮科学技术人学博士论文中文摘要
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第一章绪论§说话人识别研究的发展概述作为语音识别的一个重要研究领域,说话人识别研究经过多年的发展,研究方法已经从简单的语音频谱模板匹配发展到目前的基于多种特征参数和模型的方法;其研究领域也逐渐从小语料库、受限文本的干净语音发展为大语料库、无限制文本以及实用环境语音下的识别。随着研究技术的长足发展,已经有一些实用的商用系统从实验室走向市场,开始用于计算杌和计算机网络的使用、一些关键部门的出入控制、电话语音交易的身份验证,公安司法、军事上电话语音的监听、语音数据流中的说话人检测、以及一些个人设施如手机、鹊母鲂曰设置等。随着互联网的蓬勃发展以及数字音频数据的爆炸式增长,说话人识别也被应用到语音检索和信息获取中,正在获得越来越,“泛和深入的研究。为了促进说话人识别研究的交流与提高,美国国家标准及技术署,昶鹂J季侔烀磕一度的说话人识别评测琒緇】,为参加者提供统一。的电话语音测试平台,用来评估现今说话人识别技术的进步水平。自年起,累计有多个国际研究机构参加评测,包括等著名的研究机构和大学实验室,其技术水平代表了当今与文本无关的说话人识别技术的最高水准。说话人识别的研究起始于上世纪六卜年代,到目前为止该领域的研究已经取得了突飞猛进的发展。年,实验室的仔细研究了用语图仪娉龅挠锲淄⑾滞桓鋈朔鸵桓鲆的谱总是比不同人发同样的音的潜更相近,从而证明了机器自动识别发音人的可约癕中园科学技术人学博士论文、·第章绪论
能性。同年,在他的文章中首次提出了“声纹”这一概念。他用比较语谱图的方法对人的规模做固定内容的辨认实验,正确率达到%【俊在七十年代初期,大多数说话人识别系统都是基于频谱和模板匹配方法实现的,如年,的用模板匹配法研究了人的与文本有关的说话人识别,特征矢量是倒谱系数,其说话人