深浅层特征及模型融合的说话人识别

• 作者: 仲伟峰 方祥 温正棋 范存航 陶建华
• 来源期刊: 声学学报
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 263-272
• 页数: 10页
• 语种: 中文

摘要

为了进一步提高说话人识别系统的性能,提出基于深、浅层特征融合及基于Ⅰ-Vector的模型融合的说话人识别.基于深、浅层特征融合的方法充分考虑不同层级特征之间的互补性,通过深、浅层特征的融合,更加全面地描述说话人信息;基于Ⅰ-Vector模型融合的方法融合不同说话人识别系统提取的Ⅰ-Vector特征后进行距离计算,在系统的整体结构上综合了不同说话人识别系统的优势.通过利用CASIA南北方言语料库进行测试,以等错误率为衡量指标,相比基线系统,基于深、浅层特征融合的说话人识别其等错误率相对下降了54.8％,基于Ⅰ-Vector的模型融合的方法其等错误率相对下降了69.5％.实验结果表明,深、浅层特征及模型融合的方法是有效的.