近年来,基于总变化因子的说话人识别方法成为说话人识别领域的主流方法.其中,概率线性鉴别分析(Probabilistic linear discriminant analysis,PLDA)因其优异的性能而得到学者们的广泛关注.然而,在估计PLDA模型时,传统的因子分析方法只...近年来,基于总变化因子的说话人识别方法成为说话人识别领域的主流方法.其中,概率线性鉴别分析(Probabilistic linear discriminant analysis,PLDA)因其优异的性能而得到学者们的广泛关注.然而,在估计PLDA模型时,传统的因子分析方法只更新模型空间,因此,模型均值不能很好地与更新后的模型空间耦合.提出联合估计法对模型均值和模型空间同时估计,得到更为严格的期望最大化更新公式,在美国国家标准与技术局说话人识别评测2010扩展测试数据库以及2012核心测试数据库上,等错率得到一定提升.展开更多
文摘近年来,基于总变化因子的说话人识别方法成为说话人识别领域的主流方法.其中,概率线性鉴别分析(Probabilistic linear discriminant analysis,PLDA)因其优异的性能而得到学者们的广泛关注.然而,在估计PLDA模型时,传统的因子分析方法只更新模型空间,因此,模型均值不能很好地与更新后的模型空间耦合.提出联合估计法对模型均值和模型空间同时估计,得到更为严格的期望最大化更新公式,在美国国家标准与技术局说话人识别评测2010扩展测试数据库以及2012核心测试数据库上,等错率得到一定提升.
