基于PLDA的说话人识别时变鲁棒性问题研究

• 作者: 彭亚雄 贺松 陈霄鹏
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 时变鲁棒性 GMM-UBM PLDA
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 58-60,64
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 2410字
• 语种: 中文

摘要

随着时间的变化,人的声音也会发生变化.这对说话人的识别带来了一定的影响.通过研究发现,说话人识别的性能与时间有着线性变化的规律.传统的说话人识别系统使用GMM-UBM模型并不能很好地学习出线性变化规律.由于概率线性判别分析(PLDA)对于类内与类间有着很好的线性区分度,所以为了解决线性变化的问题,选择概率线性判别分析的方法学习说话人识别中时变的线性变化规律.从实验结果看出,PLDA对于说话人识别的识别鲁棒性具有很好的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭亚雄	贵州大学大数据与信息工程学院	34	93	6.0	8.0
2	贺松	贵州大学大数据与信息工程学院	39	155	6.0	10.0
3	陈霄鹏	贵州大学大数据与信息工程学院	3	7	2.0	2.0