基于韵律特征的SVM说话人确认

• 作者: 李辉 许东星 郭伟 黄肖忠
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 韵律特征 高斯混合模型(GMM)超矢量 支持向量机 文本无关说话人确认
• 年，卷（期）: 2011,（15）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 148-151,224
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.15.040

摘要

提出了一种基于韵律特征和SVM的文本无关说话人确认系统.采用小波分析方法,从语音信号的MFCC、F0和能量轨迹中提取出超音段韵律特征,通过实验研究三者的韵律特征在特征层的最佳互补融合,得到信号的韵律特征PMFCCFE,用韵律特征的GMM均值超矢量作为参数训练目标话者的SVM模型,以更有效地区分目标话者和冒认话者.在NIST06 8side-1side数据库的实验表明,以短时倒谱参数的GMM-UBM系统为基准,超音段韵律特征的GMM-SVM系统的EER相对下降了57.9%,MinDCF相对下降了41.4%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李辉	中国科学技术大学电子科学与技术系	214	1637	20.0	32.0
2	郭伟	中国科学技术大学电子科学与技术系	63	1185	19.0	33.0
3	黄肖忠	中国科学技术大学电子科学与技术系	1	4	1.0	1.0
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