【摘要】：基于全變量因子分析和概率線性區(qū)分性分析的算法是目前與文本無關(guān)的說話人確認(rèn)的主流算法。該文將全變量分析和支持向量機(jī)結(jié)合起來,把低維的全變量因子作為支持向量機(jī)的輸入特征,并采用余弦核函數(shù)來增強(qiáng)低維特征的區(qū)分性,該系統(tǒng)取得了與當(dāng)前主流算法相當(dāng)?shù)男阅?進(jìn)一步,將此系統(tǒng)得分和概率線性鑒別分析系統(tǒng)得分融合起來可以取得明顯的性能提升。在NIST 2012說話人評測通用測試條件的女聲部分,融合后的系統(tǒng)在情境一和三的檢測代價(jià)函數(shù)相對最好的單系統(tǒng)分別下降了25.1%和25.2%。
[Abstract]:The algorithms based on full variable factor analysis and probabilistic linear discriminant analysis are the mainstream algorithms for text-independent speaker verification. In this paper, full-variable analysis and support vector machine are combined, and the low-dimensional full-variable factor is used as the input feature of support vector machine, and the cosine kernel function is used to enhance the discrimination of low-dimensional features. The performance of the system is comparable to that of the current mainstream algorithms. Furthermore, combining the score of this system and the score of probabilistic linear discriminant analysis system can improve the performance obviously. In the female voice part of the NIST 2012 speaker evaluation of the general test conditions, the fused system decreased by 25.1% and 25.2% respectively in the single system with the best detection cost function in situation 1 and 3.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子工程與信息科學(xué)系;國家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心;科大訊飛股份有限公司;
【分類號】：TN912.34

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