全变量系统和支持向量机结合的说话人确认

发布时间：2019-04-27 13:09

【摘要】：基于全变量因子分析和概率线性区分性分析的算法是目前与文本无关的说话人确认的主流算法。该文将全变量分析和支持向量机结合起来,把低维的全变量因子作为支持向量机的输入特征,并采用余弦核函数来增强低维特征的区分性,该系统取得了与当前主流算法相当的性能;进一步,将此系统得分和概率线性鉴别分析系统得分融合起来可以取得明显的性能提升。在NIST 2012说话人评测通用测试条件的女声部分,融合后的系统在情境一和三的检测代价函数相对最好的单系统分别下降了25.1%和25.2%。
[Abstract]:The algorithms based on full variable factor analysis and probabilistic linear discriminant analysis are the mainstream algorithms for text-independent speaker verification. In this paper, full-variable analysis and support vector machine are combined, and the low-dimensional full-variable factor is used as the input feature of support vector machine, and the cosine kernel function is used to enhance the discrimination of low-dimensional features. The performance of the system is comparable to that of the current mainstream algorithms. Furthermore, combining the score of this system and the score of probabilistic linear discriminant analysis system can improve the performance obviously. In the female voice part of the NIST 2012 speaker evaluation of the general test conditions, the fused system decreased by 25.1% and 25.2% respectively in the single system with the best detection cost function in situation 1 and 3.
【作者单位】： 中国科学技术大学电子工程与信息科学系;国家计算机网络应急技术处理协调中心;科大讯飞股份有限公司;
【分类号】：TN912.34

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本文编号：2467010