说话人识别中的总变化因子分析技术

• 作者: 杨晶超 杨琳 汪俊杰 索宏彬 黄远
• 来源期刊: 网络新媒体技术
• 关键词: 因子分析 说话人识别 信道补偿
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 网络通信
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 字数: 4117字
• 语种: 中文

摘要

研究并实现了总变化因子分析(Total Variability Factor Analysis)技术,该技术在对说话人进行建模的时候,不区分语音中的说话人信息和信道信息,而是将整个语音空间(总变化空间)进行建模,然后在这个空间上对训练和测试语音计算其相应的总变化因子向量(Ivector),来作为支持向量机(Support Vector Machine,SVM)建模和分类的特征.为了降低信道对识别的影响,我们使用线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)降维技术以及类内协方差规整(Within-Class Covariance Nor-malization,WCCN)技术对Ivector进行信道补偿.实验结果表明同时使用WCCN和LDA对Ivector进行信道补偿要好于单独使用WCCN或LDA；并且与传统的联合因子分析系统(Joint Factor Analysis,JFA)相比,以作为评价指标,在男、女测试集上,等错率(Equal Error Ratio,EER)分别相对降低1.20％和9.27％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨琳	中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室	50	451	12.0	20.0
2	黄远		4	19	2.0	4.0
3	杨晶超		2	3	1.0	1.0
4	索宏彬	中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室	4	17	2.0	4.0
5	汪俊杰	中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室	3	3	1.0	1.0