10.13229/j.cnki.jdxbgxb201603029
基于信道补偿的说话人识别算法
现有说话人识别算法普遍受信道因素的干扰,为了提高算法的准确率,在特征级利用特征弯折算法对语音特征参数进行处理,在模型级利用因子分析技术对说话人混合高斯模型(GMM)进行信道处理.对端点进行检测后,利用特征弯折算法对语音特征参数梅尔倒谱系数(MFCC)进行处理,去除线性信道和背景噪声的影响,并建立说话人GMM.然后利用因子分析技术拟合说话人特征空间与信道空间的差异,去除信道因子的影响.最后提取高斯超向量并通过支持向量机(SVM)得到识别结果.实验结果证明了信道补偿算法与GMM-SVM相结合能获得更好的识别率,并能保证算法的鲁棒性.
计算机应用、说话人识别、支持向量机、混合高斯模型、特征弯折、隐藏因子分析
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家青年科学基金项目61305046;吉林省自然科学基金项目20140101193JC;吉林省青年科学基金项目20130522117JH
2016-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
870-875
