一种基于受限玻尔兹曼机的说话人特征提取算法

发布时间：2017-12-26 13:29

  本文关键词：一种基于受限玻尔兹曼机的说话人特征提取算法　出处：《仪器仪表学报》2016年02期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 说话人确认 身份认证矢量 深度学习 受限玻尔兹曼机 线性判别分析

【摘要】：基于总体空间差异模型的身份认证矢量(即i-vector)已经在说话人识别任务中得到了广泛应用。本文提出了一种基于受限玻尔兹曼机(RBM)的说话人特征向量提取方法来替代总体差异建模的特征提取方法。该方法通过训练得到RBM的模型参数,之后利用隐层输出来表征输入语音超向量的说话人信息。文中比较了不同结构和模块(包括构建RBM的2种单元分布、线性判别分析等)对说话人确认性能的影响。所提方法作为一种新的i-vector特征表示方法,在NIST SRE 2008上取得了和ivector说话人基线系统相当的性能。通过与i-vector基线系统进行融合,系统性能进一步提升。在NIST SRE 2008女性电话语音测试集和男性电话语音测试集上的等错误率分别降至6.83%和4.73%。
【作者单位】： 重庆大学自动化学院;重庆市公安局;
【基金】：重庆市自然科学基金计划(cstc2012jj A40046)项目资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言随着模式识别和机器学习技术的不断发展,越来越多的说话人建模技术被应用到说话人识别任务中。尤其是在文本无关的说话人识别研究方面,随着相关研究的不断深入,涌现了一批优秀的建模算法[1-4],在解决复杂环境下的会话差异方面取得了巨大成功。当前,大多数说话人确认系统

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本文编号：1337476