加权成对约束度量学习在说话人识别中的应用

发布时间：2019-07-02 10:04

【摘要】：I-vector说话人识别系统常用距离来衡量说话人语音间的相似度。加权成对约束度量学习算法(WPCML)利用成对训练样本的加权约束信息训练一个用于计算马氏距离的度量矩阵。该度量矩阵表示的样本空间中,同类样本间的距离更小,非同类样本间的距离更大。在美国国家标准技术局(NIST)2008年说话人识别评测数据库(SRE08)的实验结果表明,WPCML算法训练度量矩阵用于马氏距离相似度打分,比用余弦距离相似度打分的性能更好。选择训练样本对方法用于构造度量学习训练样本集能进一步提高系统实验性能,并优于目前最流行的PLDA分类器。
[Abstract]:I-vector speaker recognition system uses distance to measure the similarity between speaker speech. The weighted pairwise constraint metric learning algorithm (WPCML) trains a metric matrix for calculating Mahalanobis distance by using the weighted constraint information of pairwise training samples. In the sample space represented by the metric matrix, the distance between the same kind of samples is smaller, and the distance between the non-similar samples is larger. The experimental results in (NIST) 2008 Speaker recognition Evaluation Database (SRE08) of the National Bureau of Standards and Technology show that the training measurement matrix of WPCML algorithm is better than the cosine distance similarity score when it is used to score Mahalanobis distance similarity. Selecting the training sample pair method to construct the metric learning training sample set can further improve the experimental performance of the system, and is superior to the most popular PLDA classifiers at present.
【作者单位】： 江西师范大学计算机信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61365004) 江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ12198)
【分类号】：TN912.34

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