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基于概率修正PLDA的说话人识别系统 被引量:4
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作者 李琳 万丽虹 +2 位作者 洪青阳 张君 李明 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期692-696,共5页
为减弱注册语音与测试语音时长不一致对说话人识别性能的负面影响,提出一个概率修正PLDA建模方法.根据语音时长自适应改变传统PLDA模型中i-vector的概率分布函数,提高PLDA对每个说话人每段语音的时长表征能力,以增强说话人类别的区分度... 为减弱注册语音与测试语音时长不一致对说话人识别性能的负面影响,提出一个概率修正PLDA建模方法.根据语音时长自适应改变传统PLDA模型中i-vector的概率分布函数,提高PLDA对每个说话人每段语音的时长表征能力,以增强说话人类别的区分度.为验证基于概率修正PLDA模型的有效性,进行了NIST SRE10 corecore测试集在3种不同时长的评测实验,以及NIST 2014 i-vector machine learning challenge测试任务.结果表明,相较于传统的PLDA训练模型,通过语音时长的约束提高了说话人识别性能. 展开更多
关键词 高斯plda i-vector 语音时长 概率修正 说话人识别
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