说话人识别系统中特征提取的优化方法

• 作者: 李琳 李铮 欧阳贝贝 洪青阳 童峰 赵淼
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 声学特征 特征优化 双特征
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 995-1003
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201909030

摘要

声学特征提取是语音信号处理,如语音识别、语音唤醒、说话人识别等的核心技术之一.围绕说话人识别任务详细介绍了其主流声学特征,以及采用这些声学特征后所产生的问题和改进方法.同时,基于说话人区分向量(x-vector)说话人识别架构提出了一种双声学特征整合的方法,以改善识别性能,并在公开的VoxCeleb1数据集上对比几种常用声学特征在x-vector框架下的说话人识别结果,进一步验证了所提出的双特征整合方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李琳		26	117	7.0	10.0
2	童峰		67	576	12.0	21.0
3	洪青阳		18	113	7.0	10.0
4	李铮		2	0	0.0	0.0
5	欧阳贝贝		1	0	0.0	0.0
6	赵淼		1	0	0.0	0.0