用于说话人辨识的评分规整

• 作者: 刘明辉 熊继平 黄中伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 评分规整 说话人辨识 高斯混合模型 统一背景模型最大后验概率估计(UBM-MAP)
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 133-135
• 分类号: TN912.34
• 字数: 2956字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.12.039

摘要

在文本无关的说话人辨识中,为了提高系统在电话语音条件下的鲁棒性,提出了将说话人确认中常用的评分规整手段用于说话人辨识中,即对测试语音通过不同话者模型的评分分别进行评分规整,为测试语音选取最接近的话者模型作为系统识别输出,有效地提高了系统性能.在NIST'03 lspk数据库上的说话人辨识实验表明了评分规整技术对说话人辨识的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄中伟	深圳大学语音实验室	41	167	8.0	10.0
2	熊继平	浙江师范大学数理信息学院	20	49	5.0	5.0
3	刘明辉	深圳大学语音实验室	9	15	3.0	3.0