基于非参数独立分量分析的说话人识别方法

• 作者: 向广利 陈刚 陈莘萌
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 非参数独立分量分析 时域基函数组 系数向量 互信息
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与图像处理技术
• 页码范围: 167-170
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3916字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2006.03.046

摘要

首先用非参数独立分量分析方法提取表征说话人音频特性的时域基函数组,语音信号可由这些基函数线性组合而成.每个可识别的说话人对应一个不同的基函数组,对某个特定人的输入音频,只有与它对应的基函数组使其系数向量各分量之间的独立性最强(也就是互信息最小).对待识别音频,分别用已知说话人的时域基函数组计算各自的系数向量,并计算系数向量各分量之间的互信息.互信息最小的基函数组对应的说话人即为识别结果.实验结果表明,即使用很少的测试数据,也能达到很高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈莘萌	武汉大学计算机学院	75	780	13.0	26.0
2	陈刚	武汉大学计算机学院	127	336	9.0	14.0
3	向广利	武汉大学计算机学院	5	68	3.0	5.0