基于说话人分类技术的分级说话人识别研究

被引：5

作者：

刘文举

孙兵

钟秋海

机构：

[1] 中科院自动化所模式识别国家重点实验室

[2] 北京理工大学自动控制系北京

[3] 北京北京理工大学自动控制系

[4] 北京

来源：

电子学报 | 2005年 / 07期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

说话人辨识; 说话人确认; 说话人分类; Cohort集; 可信度打分;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN912.34 [语音识别与设备];

学科分类号：

0711 ;

摘要：

识别正确率和抗噪性能固然是说话人识别的研究重点,但识别响应速度也是决定系统实用化的关键所在.本文成功地提出了基于说话人分类技术的分级说话人辨识方法,极大地提高了系统运行速度,随着注册说话人数的增多,较之传统的说话人辨识方法,其优势更加明显.同时在说话人确认中,该方法的使用,进一步提高了确认的正确率,有效地降低了错误接受和错误拒绝率.本文提出的可信度打分方法,也一定程度上改进了系统的性能.实验表明:基于说话人分类技术的说话人辨识方法使系统的运行速度平均提高了3.5倍,对说话人确认等误识率和最小误识率平均下降了53.75%.

引用

页码：1230 / 1233

页数：4

共 6 条

[1]

A distance measure between collections of distributions and its application to speaker recognition. Homayoon S M Beigi,et al. Proc ICASSP . 1998

[2]

Speaker verification using adapted Gaussian mixture models. Douglas A Reynolds,et al. Digital Signal Processing . 2000

[3]

Speaker adaptation based on pre-clustering training speakers. Yuqing Gao,et al. Proc Eurospeach . 1997

[4]

Robust text-independent speaker identification using Gassian mixture speaker models. Douglas A Reynolds,et al. IEEE Transactions on Speech and Audio Processing . 1995

[5]

Comparison of background normalization methods for text-independent speaker verification. Douglas A Reynolds. Proc Eurospeach . 1997

[6]

An overview of automatic speaker recognition technology. Douglas A Reynolds. Proc ICASSP[C] . 2002

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