基于多微商核函数的SVM话者确认

• 作者: 刘青松 戴蓓蒨 许东星 许敏强
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 话者确认 支持向量机 多微商核函数 特征概率分布
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 508-514
• 分类号: TP391
• 字数: 5697字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2011.05.003

摘要

给出了一种基于多微商核函数(MDK)的结合高斯混合模型(GMM)和支持向量机(SVM)的方法,并应用于SVM文本无关话者确认.从GMM话者语音特征概率分布出发,用多阶微商描述GMM概率分布,将GMM和SVM结合的问题转化为用多阶微商建立SVM话者模型的问题.首先对说话人语音进行基于因子分析的参数域失配补偿,用GMM描述失配补偿后的话者语音特征的概率分布；然后对GMM求多阶微商；最后构建多微商核函数,建立多SVM话者模型.在NIST＇ 01 2min-1min话者确认数据库上的实验表明,基于多微商棱函数的SVM话者确认系统性能优于基于失配补偿的GMM系统,也比基于失配补偿的Fisher核函数SVM话者系统和基于失配补偿的Kullback-Leibler(KL)距离SVM话者系统有较大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许敏强	中国科学技术大学电子科学与技术系	6	15	2.0	3.0
2	戴蓓蒨	中国科学技术大学电子科学与技术系	35	247	9.0	13.0
3	刘青松	中国科学技术大学电子科学与技术系	38	519	10.0	22.0
4	许东星	中国科学技术大学电子科学与技术系	5	19	3.0	4.0