基于I-Vector的多核学习SVM的说话人确认系统

• 作者: 琚炜 龚铖
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人确认 多核学习SVM I-Vector
• 年，卷（期）: 2017,（22）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.22.005

摘要

自I-Vector(身份认证矢量)被提出以来,基于I-Vector的说话人确认系统迅速取代了基于GMM超矢量的系统并开始流行.I-Vector-SVM系统作为其中之一,在通常训练样本较少的说话人确认领域有着独特的优势,但其性能受核函数影响较大.因此,基于多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)思想,构建了基于I-Vector的多核学习SVM说话人确认系统,并与I-Vector-SVM基线系统进行了性能比较.基于NIST语料库的实验表明,基于I-Vector的多核学习说话人确认系统相对于基线系统可取得一定的性能提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚铖	中国科学技术大学信息科学技术学院	3	19	2.0	3.0
2	琚炜	中国科学技术大学信息科学技术学院	2	2	1.0	1.0