本文選題：說話人識別 + GMM托肯配比(GTR)��； 參考：《清華大學學報(自然科學版)》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)的說話人識別方法�；贕MM-UBM(通用背景模型)識別框架,在自適應訓練和測試階段計算并保存自適應訓練語句和測試語句在UBM上使特征幀得分最高的Gauss分量編號(GMM token)出現(xiàn)的比例(配比),然后在測試階段計算測試語句和自適應訓練語句的GMM托肯分布的配比的相似度GTRS,當GTRS小于某閾值時對測試得分乘以一個懲罰因子,將結果作為測試語句的最終得分。在MASC數(shù)據(jù)庫上進行的實驗表明,該方法能夠使系統(tǒng)識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】： 浙江大學計算機學院;
【基金】：國家“九七三”重點基礎研究項目(2013CB329504) 國家自然科學基金面上項目(60970080)
【分類號】：TN912.34

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本文編號：1763042