基于线性对数似然核函数的说话人识别

• 作者: 何亮 刘加
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 核方法 支持向量机 高斯混合模型 对数似然
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2083-2086
• 分类号: TN912.34
• 字数: 4839字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02083

摘要

为了提高文本无关的说话人识别系统的性能,提出了基于线性对数似然核函数的说话人识别系统.线性对数似然核函数利用高斯混合模型对频谱特征序列进行压缩;将频谱特征序列之间的相似程度转化为高斯混合模型参数之间的距离;根据距离表达式,利用极化恒等式求得频谱特征序列向高维矢量空间的映射方法;最后,在高维矢量空间,采用支持向量机(SVM)为目标说话人建立模型.在美国国家标准技术署公布的说话人识别数据库上的实验结果表明,所提核函数具有优异的识别性能.