多子系统似然度评分融合说话人识别

摘要：

针对短电话语音条件下文本无关说话人识别问题中语音数据不充分和电话信道失配问题,提出了一种基于话者聚类的多子系统输出似然度评分融合策略.采用KLD和GLR测度下的模型相似度聚类方法对目标话者聚类,并在每个话者类内构建由MFCC、LPCC和SSFE三个不同类型特征参数子系统组成的输出似然度评分融合系统,通过不同参数子系统的互补,即MFCC和LPCC参数的识别准确性结合SSFE的良好鲁棒性,以及不同话者类采用不同的输出似然度评分融合网络,提高了系统的整体性能.使用NIST SRE 05数据作为评估数据,实验结果表明,与传统的不分类多系统输出似然度评分融合相比,采用KLD和GLR测度的话者聚类融合策略使系统等误识率分别下降了10.3%和8.7%.

关键词：说话人识别、话者聚类、似然度评分融合

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：116-119