基于深层置信网络的说话人信息提取方法

被引：5

作者：

陈丽萍 ^{[1
]}

王尔玉 ^{[2
]}

戴礼荣 ^{[1
]}

宋彦 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学技术大学电子工程与信息科学系

[2] 腾讯控股有限公司

来源：

模式识别与人工智能 | 2013年 / 26卷 / 12期

关键词：

全差异空间因子; 说话人确认; 深层置信网络; 锚模型;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2013.12.001

中图分类号：

TN912.34 [语音识别与设备];

学科分类号：

摘要：

在基于全差异空间因子(i-Vector)的说话人确认系统中,需进一步从语音段的i-Vector表示中提取说话人相关的区分性信息,以提高系统性能.文中通过结合锚模型的思想,提出一种基于深层置信网络的建模方法.该方法通过对i-Vector中包含的复杂差异信息逐层进行分析、建模,以非线性变换的形式挖掘出其中的说话人相关信息.在NIST SRE 2008核心测试电话训练-电话测试数据库上,男声和女声的等错误率分别为4.96%和6.18%.进一步与基于线性判别分析的系统进行融合,能将等错误率降至4.74%和5.35%.

引用

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