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      如何使用多特征i-vector進(jìn)行短語音說話人識別算法說明

      2018-12-14 | rar | 0.71 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　當(dāng)測試語音時長充足時，單一特征的信息量和區(qū)分性足夠完成說話人識別任務(wù)，但是在測試語音很短的情況下，語音信號里缺乏充分的說話人信息，使得說話人識別性能急劇下降。針對短語音條件下的說話人信息不足的問題，提出一種基于多特征i-vector的短語音說話人識別算法。該算法首先提取不同的聲學(xué)特征向量組合成一個高維特征向量，然后利用主成分分析（ PCA）去除高維特征向量的相關(guān)性，使特征之間正交化，最后采用線性判別分析（ LDA）挑選出最具區(qū)分性的特征，并且在一定程度上降低空間維度，從而實現(xiàn)更好的說話人識別性能。結(jié)合TIMIT語料庫進(jìn)行實驗，同一時長的短語音（2 s）條件下，所提算法比基于i-vector的單一的梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）、線性預(yù)測倒譜系數(shù)（ LPCC）、感知對數(shù)面積比系數(shù)（PLAR）特征系統(tǒng)在等錯誤率（EER）上分別有相對72. 16%、69. 47%和73.62%的下降。不同時長的短語音條件下，所提算法比基于i-vector的單一特征系統(tǒng)在EER和檢測代價函數(shù)（DCF）上大致都有50％的降低?；谝陨蟽煞N實驗的結(jié)果充分表明了所提算法在短語音說話人識別系統(tǒng)中可以充分提取說話人的個性信息，有利地提高說話人識別性能。

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