基于说话人分类技术的分级说话人识别研究

• 作者: 刘文举 孙兵 钟秋海
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人辨识 说话人确认 说话人分类 Cohort集 可信度打分
• 年，卷（期）: 2005,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1230-1233
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 5223字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2005.07.018

摘要

识别正确率和抗噪性能固然是说话人识别的研究重点,但识别响应速度也是决定系统实用化的关键所在.本文成功地提出了基于说话人分类技术的分级说话人辨识方法,极大地提高了系统运行速度,随着注册说话人数的增多,较之传统的说话人辨识方法,其优势更加明显.同时在说话人确认中,该方法的使用,进一步提高了确认的正确率,有效地降低了错误接受和错误拒绝率.本文提出的可信度打分方法,也一定程度上改进了系统的性能.实验表明:基于说话人分类技术的说话人辨识方法使系统的运行速度平均提高了3.5倍,对说话人确认等误识率和最小误识率平均下降了53.75%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟秋海	北京理工大学自动控制系	40	628	12.0	24.0
2	刘文举	中科院自动化所模式识别国家重点实验室	2	103	2.0	2.0
3	孙兵	中科院自动化所模式识别国家重点实验室	1	11	1.0	1.0