基于DNN处理的鲁棒性I-Vector说话人识别算法

• 作者: 张洪冉 王昕
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 深度神经网络 i-vector
• 年，卷（期）: 2018,（22）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 167-172
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5376字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1707-0207

摘要

提出了一种将基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)特征映射的回归分析模型应用到身份认证矢量(identity vector,i-vector)/概率线性判别分析(Probabilistic Linear Discriminant Analysis,PLDA)说话人系统模型中的方法.DNN通过拟合含噪语音和纯净语音i-vector之间的非线性函数关系,得到纯净语音i-vector的近似表征,达到降低噪声对系统性能影响的目的.在TIMIT数据集上的实验验证了该方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王昕	南京邮电大学通信与信息工程学院	16	15	3.0	3.0
2	张洪冉	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	8	1.0	1.0