基于i向量的SVM说话人确认

针对SVM处理定长语音向量的局限,将新型的定长i向量应用于说话人确认.该算法首先在整体注册说话人的高斯混合通用背景模型上应用MAP自适应算法提取说话人的GMM超向量,紧接着在超向量空间分析全局差异空间矩阵,获得低维的定长i向量,用于支持向量机的训练.仿真实验结果验证了该算法的有效性.

基于改进MFD的I-Vector说话人识别

基于I-Vector的说话人识别系统通常采用LDA进行信道补偿和特征降维,在开发集样本有限的情况下,LDA的区分性不强。基于此,提出一种改进I-Vector说话人确认算法。在话者样本数较少的情况下,以中值i向量代替均值i向量作为集中统计量可以减少区分信息的丢失。随着样本数量增加,改进中值分类器,采用去最大最小值后求均值的方法作为i向量的集中趋势。用此方法计算类间与类内离散度矩阵后,对i向量进行信道补偿和降维。结合高斯PLDA模型,以LDA和WCCN为基线系统进行仿真对比。实验结果表明,提出的算法具有良好的区分性能,在有限的话者语音样本数量范围内,与基线相比能提升总和约3%的性能。

A Theorem on Infinitesimal I-isometry of Surfaces Immersed in a Space with Constant Curvature

In this paper we discuss the infinitesimal I-isometric de formations of surfaces immersed in a space with constant curvature. We obtain a sufficient condition for the de formation vector field to be zero vector field which is generalization of the results in [1] and [2].