基于GMM非线性变换的说话人识别算法的研究

发布时间：2018-06-23 05:12

  本文选题：与文本无关说话人识别 + 混合高斯模型　； 参考：《电子器件》2017年03期

【摘要】：针对与文本无关说话人识别GMM模型中,某些非目标模型的测试帧的模型得分可能会比较高,从而引起误判的问题。从帧似然概率的统计特性出发,提出了一种GMM非线性变换方法。该方法通过对每帧各模型的得分赋予不同的权值,使得得分高的模型权值大,得分低的模型权值小,由于目标模型得分高的帧要多于其他非目标模型,所以这样可以提高目标模型的总得分,降低非目标模型的得分,从而降低误判的可能。理论推导和实验结果表明,该变换方法能够提高GMM说话人识别的识别率。
[Abstract]:In the text-independent speaker recognition GMM model, the model score of some non-target models may be relatively high, thus causing the problem of misjudgment. Based on the statistical properties of frame likelihood probability, a GMM nonlinear transformation method is proposed. This method assigns different weights to each model of each frame, which makes the model with high score and low score with high weight and low score, because the frame with high score of target model is more than other non-target models. So it can increase the total score of the target model, reduce the score of the non-target model, and reduce the possibility of misjudgment. Theoretical and experimental results show that the proposed method can improve the recognition rate of GMM speaker recognition.
【作者单位】： 江苏盐城工业职业技术学院汽车工程学院;东南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61301219) 2014年青蓝工程资助项目 2015年农业科技创新专项引导资金项目 2015年盐城市农业科技指导性项目(YKN2015031)
【分类号】：TN912.34

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本文编号：2055934