本文關(guān)鍵詞：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡和Bottleneck特征的說話人識別系統(tǒng)

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【摘要】：近來,一種結(jié)合語音識別中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(deep neural network,DNN)模型和說話人識別中身份認證矢量(identity vector,i-vector)模型的方法被證明對說話人識別十分有效。為了進一步提升系統(tǒng)性能,該文提出使用基于說話人標簽的DNN模型提取Bottleneck特征代替該模型中的短時頻譜特征來計算充分統(tǒng)計量,從而使統(tǒng)計量中包含更多有利于說話人識別的信息。在美國國家標準與技術(shù)研究院說話人識別庫2008年度女性電話對電話英語測試任務上進行的實驗證明了該方法的有效性。相比原來的短時頻譜特征,基于Bottleneck特征的說話人識別系統(tǒng)在等錯誤率和最小檢測代價上相對減小了7.65%和5.71%。
【作者單位】： 清華大學電子工程系清華信息科學與技術(shù)國家實驗室(籌);
【關(guān)鍵詞】： 說話人識別 深度神經(jīng)網(wǎng)絡 Bottleneck特征
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61273268,61370034,61403224)
【分類號】：TN912.34;TP183
【正文快照】： 說話人識別又稱聲紋識別,是利用語音信號中含有的特定說話人信息來自動識別說話者身份的一種生物認證技術(shù)[1]。近年來,基于i-vector建模方法的引入使得說話人識別系統(tǒng)的性能有了顯著的提升[2]。i-vector模型認為語音中的說話人和信道信息均包含于一個低維的線性子空間之中,每

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本文編號：844476