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基于GMM超向量和Fisher-稀疏表示分类的说话人确认
被引量:
2
1
作者
谭萍
邢玉娟
《青海大学学报(自然科学版)》
2016年第1期51-57,共7页
针对说话人确认识别率低且易受到信道干扰的问题,提出一种基于GMM超向量和Fisher判别准则的稀疏分类算法。该算法首先采用GMM通用背景模型生成说话人的GMM超向量,在超向量集上利用类内协方差归一化方法抑制信道的干扰信息,通过计算GMM...
针对说话人确认识别率低且易受到信道干扰的问题,提出一种基于GMM超向量和Fisher判别准则的稀疏分类算法。该算法首先采用GMM通用背景模型生成说话人的GMM超向量,在超向量集上利用类内协方差归一化方法抑制信道的干扰信息,通过计算GMM超向量与整体训练样本集的Fisher判别比来选择更具区分度的语音特征向量,构建高判别性的稀疏性过完备字典。最后,在过完备字典上对语音GMM超向量进行重构,选择重构误差最小的类别作为目标说话人。仿真实验结果表明:Fisher判别准则在稀疏性过完备字典的构建过程中具有较好的特征选择优势,可以提高稀疏分类的准确性。
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关键词
说话人确认
GMM超向量
稀疏表示
类内协方差归一化
FISHER判别
下载PDF
职称材料
WCCN聚类序列核函数在话者识别中的应用
被引量:
1
2
作者
邢玉娟
李恒杰
+1 位作者
胡建军
王万军
《云南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期167-172,共6页
针对说话人确认系统中GMM超向量建模计算复杂度高以及易受信道干扰的问题,提出一种新型的基于Bhattacharyya距离聚类的WCCN序列核函数算法.首先计算话者GMM模型之间的Bhattacharyya距离,根据该Bhattacharyya距离对话者模型进行聚类,得...
针对说话人确认系统中GMM超向量建模计算复杂度高以及易受信道干扰的问题,提出一种新型的基于Bhattacharyya距离聚类的WCCN序列核函数算法.首先计算话者GMM模型之间的Bhattacharyya距离,根据该Bhattacharyya距离对话者模型进行聚类,得到聚类中心模型;紧接着对聚类中心模型的均值向量进行MAP自适应,进而生成超向量序列核函数;最后采用WCCN平滑归一化技术对序列核函数进行信道补偿,抑制噪音和信道畸变对核函数的影响.将该Bhattacharyya聚类WCCN核函数应用到SVM说话人确认系统,仿真实验结果表明该核函数可以有效地提高系统的识别准确率和识别速度.
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关键词
语音识别
GMM超向量
BHATTACHARYYA距离
类内协方差归一化
支持向量机
原文传递
一种基于说话者话路变化的主成分分析方法
3
作者
龙艳花
郭武
戴礼荣
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009年第2期270-274,共5页
在文本无关的说话人确认中,训练与测试语音中信道环境的不匹配是一种说话者话路变化问题.这种不匹配会严重降低说话人确认系统的性能.为了有效解决该问题,本文提出一种基于说话者话路变化的主成分分析方法,将其应用在说话者确认中,我们...
在文本无关的说话人确认中,训练与测试语音中信道环境的不匹配是一种说话者话路变化问题.这种不匹配会严重降低说话人确认系统的性能.为了有效解决该问题,本文提出一种基于说话者话路变化的主成分分析方法,将其应用在说话者确认中,我们将这种方法称为面向话路变化的主成分分析方法.这种方法能够与类内协方差归一化结合,进一步提高识别效果.在NIST2006年说话者识别数据库上进行实验,证明该方法不仅在系统识别等错误率上比基线系统有了24.2%的降低,而且在计算复杂度上相对于目前传统的方法也有很大的优势.
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关键词
面向话路变化的主成分分析(SVPCA)
类内协方差归一化
(WCCN)
广义线性序列超向量
说话者确认
原文传递
题名
基于GMM超向量和Fisher-稀疏表示分类的说话人确认
被引量:
2
1
作者
谭萍
邢玉娟
机构
兰州文理学院数字媒体学院
出处
《青海大学学报(自然科学版)》
2016年第1期51-57,共7页
基金
甘肃省青年科技基金计划项目(1506RJYA111)
甘肃省教育厅科研基金项目(2014A-125)
文摘
针对说话人确认识别率低且易受到信道干扰的问题,提出一种基于GMM超向量和Fisher判别准则的稀疏分类算法。该算法首先采用GMM通用背景模型生成说话人的GMM超向量,在超向量集上利用类内协方差归一化方法抑制信道的干扰信息,通过计算GMM超向量与整体训练样本集的Fisher判别比来选择更具区分度的语音特征向量,构建高判别性的稀疏性过完备字典。最后,在过完备字典上对语音GMM超向量进行重构,选择重构误差最小的类别作为目标说话人。仿真实验结果表明:Fisher判别准则在稀疏性过完备字典的构建过程中具有较好的特征选择优势,可以提高稀疏分类的准确性。
关键词
说话人确认
GMM超向量
稀疏表示
类内协方差归一化
FISHER判别
Keywords
speaker verification
GMM super-vector
sparse representation
within-class covari ance normalization
Fisher discriminant
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
WCCN聚类序列核函数在话者识别中的应用
被引量:
1
2
作者
邢玉娟
李恒杰
胡建军
王万军
机构
甘肃联合大学电子信息工程学院
出处
《云南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期167-172,共6页
基金
甘肃省教育厅基金项目(1113-01)
文摘
针对说话人确认系统中GMM超向量建模计算复杂度高以及易受信道干扰的问题,提出一种新型的基于Bhattacharyya距离聚类的WCCN序列核函数算法.首先计算话者GMM模型之间的Bhattacharyya距离,根据该Bhattacharyya距离对话者模型进行聚类,得到聚类中心模型;紧接着对聚类中心模型的均值向量进行MAP自适应,进而生成超向量序列核函数;最后采用WCCN平滑归一化技术对序列核函数进行信道补偿,抑制噪音和信道畸变对核函数的影响.将该Bhattacharyya聚类WCCN核函数应用到SVM说话人确认系统,仿真实验结果表明该核函数可以有效地提高系统的识别准确率和识别速度.
关键词
语音识别
GMM超向量
BHATTACHARYYA距离
类内协方差归一化
支持向量机
Keywords
speech recognition
GMM super-vector
Bhattacharyya distance
within class covariance normalization
support vector machine
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
一种基于说话者话路变化的主成分分析方法
3
作者
龙艳花
郭武
戴礼荣
机构
中国科学技术大学电子工程与信息科学系科大讯飞语音实验室
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009年第2期270-274,共5页
文摘
在文本无关的说话人确认中,训练与测试语音中信道环境的不匹配是一种说话者话路变化问题.这种不匹配会严重降低说话人确认系统的性能.为了有效解决该问题,本文提出一种基于说话者话路变化的主成分分析方法,将其应用在说话者确认中,我们将这种方法称为面向话路变化的主成分分析方法.这种方法能够与类内协方差归一化结合,进一步提高识别效果.在NIST2006年说话者识别数据库上进行实验,证明该方法不仅在系统识别等错误率上比基线系统有了24.2%的降低,而且在计算复杂度上相对于目前传统的方法也有很大的优势.
关键词
面向话路变化的主成分分析(SVPCA)
类内协方差归一化
(WCCN)
广义线性序列超向量
说话者确认
Keywords
Session Variation Principal Component Analysis (SVPCA), Within Class Covariance Normalization (WCCN), General Linear Discriminative Sequence Supervector, Speaker Verification
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GMM超向量和Fisher-稀疏表示分类的说话人确认
谭萍
邢玉娟
《青海大学学报(自然科学版)》
2016
2
下载PDF
职称材料
2
WCCN聚类序列核函数在话者识别中的应用
邢玉娟
李恒杰
胡建军
王万军
《云南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
原文传递
3
一种基于说话者话路变化的主成分分析方法
龙艳花
郭武
戴礼荣
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009
0
原文传递
已选择
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