本文選題：說(shuō)話人識(shí)別 + GMM托肯配比(GTR)��； 參考：《清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：該文提出一種基于Gauss混合模型(GMM)托肯配比相似度校正得分(GMM token ratio similarity based score regulation,GTRSR)的說(shuō)話人識(shí)別方法�；贕MM-UBM(通用背景模型)識(shí)別框架,在自適應(yīng)訓(xùn)練和測(cè)試階段計(jì)算并保存自適應(yīng)訓(xùn)練語(yǔ)句和測(cè)試語(yǔ)句在UBM上使特征幀得分最高的Gauss分量編號(hào)(GMM token)出現(xiàn)的比例(配比),然后在測(cè)試階段計(jì)算測(cè)試語(yǔ)句和自適應(yīng)訓(xùn)練語(yǔ)句的GMM托肯分布的配比的相似度GTRS,當(dāng)GTRS小于某閾值時(shí)對(duì)測(cè)試得分乘以一個(gè)懲罰因子,將結(jié)果作為測(cè)試語(yǔ)句的最終得分。在MASC數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠使系統(tǒng)識(shí)別性能有一定的提升。
[Abstract]:In this paper, a speaker recognition method based on Gauss mixed model (GMM) and Tocken matching similarity correction score (GMM token ratio similarity based score regulation) is proposed.Based on GMM-UBM-based recognition framework,Calculate and save the proportion of adaptive training statements and test statements on the UBM that number the Gauss component with the highest score of feature frames during the adaptive training and test phases (matching ratio), and then calculate the test statements and the test statements during the test phaseThe similarity of the GMM token distribution of an adaptive training statement, where the test score is multiplied by a penalty factor when the GTRS is less than a threshold.Take the result as the final score of the test statement.Experiments on MASC database show that this method can improve the recognition performance of the system.
【作者單位】： 浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家“九七三”重點(diǎn)基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(2013CB329504) 國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(60970080)
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.34

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本文編號(hào)：1763042