基于非参数直方图模型的鲁棒说话人识别算法

摘要：

建立一种非参数模型来刻画说话人的特征分布,并采用地面移动距离来度量分布之间的相似性.该方法能有效地利用有限的数据表达说话人的身份信息,直接计算特征分布与测试语音分布之间的距离,与传统的矢量量化和高斯混合模型相比,不需要通过对所有语音帧计算总平均失真误差和最小相似度,计算简单,主要能够降低系统对数据量的依赖性.并且通过自适应直方图均衡化方法对原始语音特征进行修正,使得噪声环境下获得的语音特征经过修正后更符合真实分布,增强了特征的抗噪性.实验表明,本文提出的方法在噪声环境下的短语音说话人识别系统中表现出较强的优势.

关键词：说话人识别、非参数模型、地面移动距离、自适应直方图均衡化

所属期刊栏目：25

分类号：TP912.34

资助基金：浙江省教育厅科研基金Y200805349;浙江省自然科学基金Y1090649

在线出版日期：2010-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：81-85