本文關(guān)鍵詞：一種基于受限玻爾茲曼機(jī)的說話人特征提取算法　出處：《儀器儀表學(xué)報(bào)》2016年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 說話人確認(rèn) 身份認(rèn)證矢量 深度學(xué)習(xí) 受限玻爾茲曼機(jī) 線性判別分析

【摘要】：基于總體空間差異模型的身份認(rèn)證矢量(即i-vector)已經(jīng)在說話人識(shí)別任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用。本文提出了一種基于受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)的說話人特征向量提取方法來替代總體差異建模的特征提取方法。該方法通過訓(xùn)練得到RBM的模型參數(shù),之后利用隱層輸出來表征輸入語音超向量的說話人信息。文中比較了不同結(jié)構(gòu)和模塊(包括構(gòu)建RBM的2種單元分布、線性判別分析等)對(duì)說話人確認(rèn)性能的影響。所提方法作為一種新的i-vector特征表示方法,在NIST SRE 2008上取得了和ivector說話人基線系統(tǒng)相當(dāng)?shù)男阅堋Ｍㄟ^與i-vector基線系統(tǒng)進(jìn)行融合,系統(tǒng)性能進(jìn)一步提升。在NIST SRE 2008女性電話語音測試集和男性電話語音測試集上的等錯(cuò)誤率分別降至6.83%和4.73%。
【作者單位】： 重慶大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;重慶市公安局;
【基金】：重慶市自然科學(xué)基金計(jì)劃(cstc2012jj A40046)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言隨著模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的說話人建模技術(shù)被應(yīng)用到說話人識(shí)別任務(wù)中。尤其是在文本無關(guān)的說話人識(shí)別研究方面,隨著相關(guān)研究的不斷深入,涌現(xiàn)了一批優(yōu)秀的建模算法[1-4],在解決復(fù)雜環(huán)境下的會(huì)話差異方面取得了巨大成功。當(dāng)前,大多數(shù)說話人確認(rèn)系統(tǒng)

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