基于GMM-UBM/SVM的维吾尔语电话语音监控系统

• 作者: 伊·达瓦 勾坂芳典 吾守尔·斯拉木 李晓阳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 电话语音监控 说话人识别 维吾尔语 GMM-UBM SVM
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 46-48,77
• 分类号: TP391.42
• 字数: 3502字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.01.012

摘要

讨论基于GMM-UBM/SVM的电话语音监控系统.GMM是说话人识别系统中使用的常用方式.但由于监控语音发话时间短暂,电话-互联网终端及传输线背景噪音大等因素影响了GMM的识别精度.基于GMM的鲁棒性及SVM对小量静态数据具有高分类的优势设计电话语音监控系统并通过维吾尔语研讨了系统性能.为了便于比较,同时也讨论了量化距离(VQ)、加权量化距离(WVQ)及基线系统的识别.在50个目标人训练集,每人发话时间为20秒时,对10秒测试语音提案方法识别率对比于VQ和WVQ法分别提高了20.2％及16.7％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吾守尔·斯拉木	新疆大学信息科学与工程学院	148	619	13.0	18.0
5	李晓阳	新疆大学信息科学与工程学院	2	3	1.0	1.0