本文關鍵詞：一種基于GMM-DNN的說話人確認方法

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【摘要】：針對說話人確認中話者建模問題,提出GMM-DNN的混合建模方法。該方法先通過GMM提取原始語音特征的統(tǒng)計特征,然后進一步通過DNN非線性映射的方式將統(tǒng)計特征變換到一個與說話人相關的線性可分空間。選用棧式自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡SAE(Stacked Auto-encoder Neutral Network)作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本模型。在注冊階段從已訓練的DNN網(wǎng)絡中抽取最后一層作為說話人模型,稱為p-vector。測試階段,通過抽取測試語音的p-vector與注冊說話人p-vector進行匹配,從而作出判決;另外還詳細說明了DNN隱藏層的作用。通過對NIST語料庫的實驗表明,采用GMM-DNN的說話人確認方法相對于傳統(tǒng)的GMM-UBM話者建模方法具有一定的優(yōu)勢。
【作者單位】： 公安部物證鑒定中心;中國科學技術大學電子科學與技術系;
【關鍵詞】： 說話人識別 深度神經(jīng)網(wǎng)絡 高斯混合模型 統(tǒng)計參數(shù)
【基金】：北京市科委項目(Z141100006014002)
【分類號】：TN912.34;TP183
【正文快照】： 0引言 隨著語音相關技術的發(fā)展和成熟,在日常生活中語音的應用越來越廣泛,而語音作為證據(jù)在安全方面的應用也日益重要,使得對說話人確認技術的需求越來越迫切。說話人確認[1]的任務是通過測試給定語音波形信號中包含的說話人個性信息,從而對其聲明的身份進行判決。目前,主流

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本文編號：657097