基于GMM托肯配比相似度校正得分的说话人识别

发布时间：2018-04-17 09:34

  本文选题：说话人识别 + GMM托肯配比(GTR)　； 参考：《清华大学学报(自然科学版)》2017年01期

【摘要】：该文提出一种基于Gauss混合模型(GMM)托肯配比相似度校正得分(GMM token ratio similarity based score regulation,GTRSR)的说话人识别方法。基于GMM-UBM(通用背景模型)识别框架,在自适应训练和测试阶段计算并保存自适应训练语句和测试语句在UBM上使特征帧得分最高的Gauss分量编号(GMM token)出现的比例(配比),然后在测试阶段计算测试语句和自适应训练语句的GMM托肯分布的配比的相似度GTRS,当GTRS小于某阈值时对测试得分乘以一个惩罚因子,将结果作为测试语句的最终得分。在MASC数据库上进行的实验表明,该方法能够使系统识别性能有一定的提升。
[Abstract]:In this paper, a speaker recognition method based on Gauss mixed model (GMM) and Tocken matching similarity correction score (GMM token ratio similarity based score regulation) is proposed.Based on GMM-UBM-based recognition framework,Calculate and save the proportion of adaptive training statements and test statements on the UBM that number the Gauss component with the highest score of feature frames during the adaptive training and test phases (matching ratio), and then calculate the test statements and the test statements during the test phaseThe similarity of the GMM token distribution of an adaptive training statement, where the test score is multiplied by a penalty factor when the GTRS is less than a threshold.Take the result as the final score of the test statement.Experiments on MASC database show that this method can improve the recognition performance of the system.
【作者单位】： 浙江大学计算机学院;
【基金】：国家“九七三”重点基础研究项目(2013CB329504) 国家自然科学基金面上项目(60970080)
【分类号】：TN912.34

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本文编号：1763042