【摘要】：為了改善發(fā)聲力度變化對(duì)說話人識(shí)別系統(tǒng)性能的影響。針對(duì)不同發(fā)聲力度下語音信號(hào)的分析,提出了使用發(fā)聲力度最大后驗(yàn)概率(Vocal Effort Maximum A Posteriori,VEMAP)自適應(yīng)方法更新基于高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,GMM-UBM)的說話人識(shí)別系統(tǒng)模型。實(shí)驗(yàn)表明,所提出的方法使不同發(fā)聲力度下系統(tǒng)EER%降低了88.45%與85.16%,有效解決了因發(fā)聲力度變化引起的訓(xùn)練語音與測(cè)試語音音量失配,從而導(dǎo)致說話人識(shí)別性能降低的問題,改善說話人識(shí)別系統(tǒng)性能效果顯著。
[Abstract]:In order to improve the performance of speaker recognition system, the change of voice intensity is improved. Based on the analysis of speech signals with different intensity of voice production, an adaptive method using maximum posteriori probability of vocal intensity (Vocal Effort Maximum A Posteriori,VEMAP) is proposed to update the speaker recognition system model based on Gao Si hybrid model-general background model (Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,GMM-UBM). The experimental results show that the proposed method can reduce the EER% of the system by 88.45% and 85.16% under different vocal intensity, and effectively solve the mismatch between the training speech and the testing speech volume caused by the change of the vocal intensity, which leads to the deterioration of the speaker recognition performance. The performance of speaker recognition system is improved significantly.
【作者單位】： 貴州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN912.3

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