音素层特征超矢量的说话人识别性能及优化

• 作者: 姚红 谭敏 郭武
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 音素层特征 说话人识别 核函数主元分析 数据裁剪
• 年，卷（期）: 2011,（26）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 140-142
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3629字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.26.039

摘要

音素层特征等高层信息的参数由于完全不受信道的影响,被认为可对基于声学参数的低层信息系统进行有益的补充,但高层信息存在数据稀少的缺点.建立了基于音素特征超矢量的识别方法,并采用BUT的音素层语音识别器对其识别性能进行分析,进而尝试通过数据裁剪和KPCA映射的方法来提升该识别方法的性能.结果表明,采用裁剪并不能有效提升其识别性能,但融合KPCA映射的识别算法的性能得到了显著提升.进一步与主流的GMM-UBM系统融合后,相对于GMM-UBM系统,EER从8.4％降至6.7％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭敏	合肥学院电子信息与电气工程系	50	210	9.0	12.0
2	姚红	合肥学院电子信息与电气工程系	5	11	2.0	3.0
3	郭武	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	29	122	6.0	9.0