基于共同向量的非常态语音说话人识别算法

• 作者: 何俊 孙国玺 左敬龙 张清华 肖明 贺前华
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 非常态语音 说话人识别 共同向量 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 页码范围: 1599-1603
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4322字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.08.031

摘要

针对预先给定参数求解共同向量所存在的不足,提出了一种基于共同向量的非常态语音说话人识别算法,首先,通过系统识别率自适应调整求解共同向量的参数;然后,将系统识别率最高的参数视为最优参数,为测试语音提取共同向量,并用SVM分类器进行非常态语音说话人分类.实验结果表明:该算法所提取的共同向量,对轻微感冒语音说话人识别率为85.4％,比对特征不进行处理的GMM算法、SVM和结合共同向量的GMM算法的识别率分别提高了16.9％、15.2％和3.2％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺前华	华南理工大学电子与信息学院	84	507	12.0	17.0
2	孙国玺		40	92	5.0	8.0
3	左敬龙		36	128	6.0	9.0
4	肖明		15	33	2.0	5.0
5	张清华		44	181	8.0	11.0
6	何俊		10	49	4.0	7.0