語音特征空間映射提高說話人識別性能.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、說話人識別就是從說話人的一段語音中提取出說話人的個性特征,通過對這些個性特征的分析和識別,從而達到對說話人進行辨認或者確認的目的.GMM方法是目前文本無關的說話人識別廣泛應用的方法.該文使用GMM方法,通過實驗分析得出了基于GMM的漢語說話人識別的一些概括性結論.分析了在不同的混合模型數(shù)、特征參數(shù)MFCC及LPCC、不同訓練語音長度、不同測試語音長度及不同的預處理條件下的識別性能.由實驗結果得出:MFCC的識別性能優(yōu)于LPCC;用30秒

2、的訓練語音長度去建立說話人模型就足夠了,并且MFCC及LPCC分別在4秒和5秒測試語音長度時誤識率達到了0.接著該文提出了語音特征空間映射的方法并應用于基于GMM的說話人識別中.實驗中采用了12維和14維的LPCC及MFCC作為語音特征參數(shù),根據(jù)各維語音特征分量在說話人識別中的相對重要性得出初始的映射因子,然后通過該文提出的算法依據(jù)最低誤識率的準則修正此映射因子以尋求其特征空間的最佳映射.映射后的語音特征空間更具類別的可分性,增強了語音

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