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

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

【摘要】：基于總體空間差異模型的身份認證矢量(即i-vector)已經(jīng)在說話人識別任務中得到了廣泛應用。本文提出了一種基于受限玻爾茲曼機(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)對說話人確認性能的影響。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?shù)男阅�。通過與i-vector基線系統(tǒng)進行融合,系統(tǒng)性能進一步提升。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誤率分別降至6.83%和4.73%。
【作者單位】： 重慶大學自動化學院;重慶市公安局;
【基金】：重慶市自然科學基金計劃(cstc2012jj A40046)項目資助
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言隨著模式識別和機器學習技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的說話人建模技術(shù)被應用到說話人識別任務中。尤其是在文本無關(guān)的說話人識別研究方面,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],在解決復雜環(huán)境下的會話差異方面取得了巨大成功。當前,大多數(shù)說話人確認系統(tǒng)

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9 王剛;鄔曉鈞;鄭方;王琳琳;張陳昊;;基于參考說話人模型和雙層結(jié)構(gòu)的說話人辨認[A];第十一屆全國人機語音通訊學術(shù)會議論文集（二）[C];2011年

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3 黃惠慧（南京師范大學附屬揚子中學）;高考聽力要求及對策[N];中國教育資訊報;2002年

4 本報記者 賈婧;口語翻譯：突破語言通訊障礙的“法寶”[N];科技日報;2007年

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