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文檔簡介
1、文本無關(guān)的說話人確認技術(shù)旨在從語音中提取說話人的個性信息從而完成說話人身份的驗證。使用便捷以及非接觸式交互等獨特的優(yōu)勢使其得到越來越廣泛的應(yīng)用,并成為當今生物特征識別領(lǐng)域的研究熱點。近年來,說話人確認技術(shù)逐漸走向?qū)嵱?,但由于實際環(huán)境的復雜性,面臨著傳輸信道的多樣化、背景噪聲污染等問題,說話人確認技術(shù)性能難以提升。本論文主要是研究環(huán)境失配下的說話人確認,從失配補償?shù)慕嵌瘸霭l(fā),探討了全局差異空間方法以及概率線性鑒別分析方法,并對其存在的問題
2、提出改進方案。本論文主要的研究工作有:
首先,探討了美爾頻率倒譜參數(shù)的提取過程,介紹了高斯混合模型(GMM),對其原理以及訓練算法進行詳細的闡述,并深入分析了GMM用于說話人確認的優(yōu)缺點,構(gòu)建了基于GMM-UBM框架的說話人確認系統(tǒng),并通過實驗分析GMM-UBM系統(tǒng)的性能。
接著,深入研究說話人確認失配補償方法。利用因子分析的方法,從高斯均值超矢量提取出具有區(qū)分性的身份矢量I-Vector,構(gòu)建了基于I-Vector
3、的說話人確認系統(tǒng)。給出線性鑒別分析、類內(nèi)協(xié)方差規(guī)整等信道補償方法對I-Vector系統(tǒng)進行改進,實驗結(jié)果表明這些方法可以有效地改善信道失配對說話人確認系統(tǒng)的負面影響。
最后,深入研究概率線性鑒別分析(PLDA)方法對說話人以及干擾信息的建模能力,簡化高斯概率線性鑒別分析(GPLDA)以及其得分公式,構(gòu)建基于高斯概率線性鑒別分析的說話人確認系統(tǒng),研究其對I-Vector矢量的補償能力。此外,針對訓練語音與測試語音時長失配的情況,
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