语音识别中基于i-vector的说话人归一化研究

• 作者: 李亚琦 黄浩
• 来源期刊: 现代计算机（普及版）
• 关键词: 说话人识别 i-vector 最大似然线性变换 特征提取 说话人归一化 LBG算法
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 3-7
• 页数: 5页
• 字数: 4802字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2014.14.001

摘要

i-vector是反映说话人声学差异的一种重要特征，在目前的说话人识别和说话人验证中显示了有效性。将i-vector应用于语音识别中的说话人的声学特征归一化，对训练数据提取i-vector并利用LBG算法进行无监督聚类，然后对各类分别训练最大似然线性变换并使用说话人自适应训练来实现说话人的归一化。将变换后的特征用于训练和识别，实验表明该方法能够提高语音识别的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄浩	新疆大学信息科学与工程学院	34	106	5.0	9.0
2	李亚琦	新疆大学信息科学与工程学院	2	3	1.0	1.0