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基于多音素类模型的文本无关短语音说话人识别
被引量:
1
1
作者
张陈昊
郑方
王琳琳
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期813-817,共5页
对于基于Gauss混合模型-通用背景模型(Gaussianmixure model-universal background model,GMM-UBM)方法的文本无关说话人识别,当测试语音时长缩短到很短时,识别率会严重下降。为了充分利用文本内容信息,该文提出了一种基于K-top多音素...
对于基于Gauss混合模型-通用背景模型(Gaussianmixure model-universal background model,GMM-UBM)方法的文本无关说话人识别,当测试语音时长缩短到很短时,识别率会严重下降。为了充分利用文本内容信息,该文提出了一种基于K-top多音素类模型混合(KPCMMM)的建模方法。在音素识别阶段,利用语音识别得到训练语音的音素序列,在说话人识别阶段利用音素序列对每个说话人训练多个音素类模型,测试语音则在最相近的音素类模型上进行打分判决,K是选取的相近音素类数。由于音素类定义的不同,KPCMMM方法分为基于专家知识和数据驱动这两类。实验结果显示选择合适的K值可以得到更好的识别结果。不同的音素类定义方法的比较实验结果显示:当测试语音时长小于2s时,对比GMM-UBM基线系统,该方法的等错误率(EER)相对下降38.60%。
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关键词
短语音说话人识别
语音识别
音素类多模型
原文传递
题名
基于多音素类模型的文本无关短语音说话人识别
被引量:
1
1
作者
张陈昊
郑方
王琳琳
机构
清华大学计算机科学与技术系
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期813-817,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61271389)
国家"九七三"重点基础研究发展计划(2013CB329302)
文摘
对于基于Gauss混合模型-通用背景模型(Gaussianmixure model-universal background model,GMM-UBM)方法的文本无关说话人识别,当测试语音时长缩短到很短时,识别率会严重下降。为了充分利用文本内容信息,该文提出了一种基于K-top多音素类模型混合(KPCMMM)的建模方法。在音素识别阶段,利用语音识别得到训练语音的音素序列,在说话人识别阶段利用音素序列对每个说话人训练多个音素类模型,测试语音则在最相近的音素类模型上进行打分判决,K是选取的相近音素类数。由于音素类定义的不同,KPCMMM方法分为基于专家知识和数据驱动这两类。实验结果显示选择合适的K值可以得到更好的识别结果。不同的音素类定义方法的比较实验结果显示:当测试语音时长小于2s时,对比GMM-UBM基线系统,该方法的等错误率(EER)相对下降38.60%。
关键词
短语音说话人识别
语音识别
音素类多模型
Keywords
short utterance speaker recognition
speech recognition
phoneme class based multi-model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多音素类模型的文本无关短语音说话人识别
张陈昊
郑方
王琳琳
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
原文传递
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