说话人确认中基于无监督聚类得分规整

在说话人确认任务中,得分规整可有效调整测试得分分布,使得每个说话人的得分分布接近同一分布,从而提升系统整体性能。在本文中,直接从开发集中获得针对待识别目标说话人的大量冒认者得分,利用无监督聚类手段对这些得分进行筛选,并采用混合高斯模型来拟合得分分布,挑选均值最大的高斯单元作为得分规整的参数并将其应用于说话人的得分规整。在NIST SRE 2016测试集上,相对于其它得分规整算法,采用无监督聚类得分规整的方法可有效提升系统性能。     

说话人确认中基于无监督聚类的得分规整

在说话人确认任务中,得分规整可有效调整测试得分分布,使每个说话人的得分分布接近同一分布,从而提升系统整体性能。直接从开发集中获得针对待识别目标说话人的大量冒认者得分,利用无监督聚类手段对这些得分进行筛选,并采用混合高斯模型来拟合得分分布,挑选均值最大的高斯单元作为得分规整的参数并将其应用于说话人的得分规整。在NIST SRE 2016测试集上的测试结果表明,相对于其他得分规整算法,采用无监督聚类得分规整的方法可有效提升系统性能。     

基于自适应补偿的文本无关说话人识别

基于高斯混合模型的文本无关说话人识别系统通常采用最大似然算法.在纯净语音环境下,基于这种算法的说话人识别系统具有较好的性能.当系统的训练环境和测试环境失配时,这种算法的误识率急剧上升.针对帧似然概率的统计特性,提出了一种新的非线性补偿方法--自适应得分补偿法.通过对帧似然概率归一化、帧均匀化和重新排序赋值等系列补偿措施,改善了原算法的识别性能.实验结果表明,新的补偿方法能够降低误识率,在开集中乎均可达20%,闭集中平均可达50%.     

基于说话人模型聚类的说话人识别

为了提高说话人识别系统的识别效率,提出一种基于说话人模型聚类的说话人识别方法,通过近似KL距离将相似的说话人模型聚类,为每类确定类中心和类代表,构成分级说话人识别模型。测试时先通过计算测试矢量与类中心或类代表之间的距离选择类,再通过计算测试矢量与选中类中的说话人模型之间对数似然度确定目标说话人,这样可以大大减少计算量。实验结果显示,在相同条件下,基于说话人模型聚类的说话人识别的识别速度要比传统的GMM的识别速度快4倍,但是识别正确率只降低了0.95%。因此,与传统GMM相比,基于说话人模型聚类的说话人识别能在保证识别正确率的同时大大提高识别速度。     

基于GMM模型的自适应说话人识别研究

为了提高说话人识别的性能,提出一种基于GMM模型自适应说话人识别方法。该方法能自动根据不同的说话人选取不同时长的语音进行识别,从提取语音特征和计算识别概率两方面减少识别时间,在不降低识别率的前提下,比传统识别方法识别速度有大幅度提高。实验仿真表明,在保持正确识别率97%以上的情况下,总识别速度可提高4倍左右。该方法特别适合基于GMM的大集合说话人识别。     

基于高斯混合模型和假设检验方法的说话人确认

采用掌上电脑录音的语音数据库,研究与文本无关的说话人识别,通过引入一种基于高斯混合模型和假设检验方法的新算法,有效提高说话人确认系统的性能.实验结果表明,以假设检验分析为基础的识别算法比传统的使用假冒说话人背景集标准化法的识别算法更加有效,可以同时获得低错误拒绝率(FRR)和低错误接受率(FAR),是一种适合于用掌上电脑录音的语音数据的方法.     

组合特征和二级判断模型相结合的说话人识别

针对目前说话人识别中个性化的特征提取以及假冒说话人的问题,提出一种组合特征提取和二级判断模型相结合的说话人识别方法。在特征提取阶段,采用MFCC倒谱特征、Delta_ Delta特征与平均幅度差法提取的基音周期相结合进行组合特征提取;在识别阶段,采用得分规整后的得分值与一个统一的阈值比较,将一部分假冒说话人排除后,再结合二级判断模型进行识别。实验结果证明该方法有效提高了识别率。     

基于聚类和排序高斯混合模型的说话人确认

基于高斯混合模型(GMM)-通用背景模型(UBM)结构的说话人确认系统不能完全表现说话人的个性特征信息。为此,将聚类方法和排序高斯混合模型相结合,对每个高斯分量按照对应排序值顺序排列,并对UBM进行训练。基于NIST 06 8side-1side数据库的实验结果表明,该方法能在基本保持系统识别性能的前提下,降低UBM的训练运算量。     

基于GMM的普通话和四川方言独立文本的说话人确认

针对训练和测试阶段中的语音数据类型（普通话和四川方言）的不匹配导致说话人确认系统性能下降很大的问题,提出了一种新的建立高斯混合模型（GMM）方法——普通话和四川方言按比例混合建立普通话和四川方言联合GMM的方法,并发现使系统针对普通话和四川方言不匹配导致的性能下降率至很低（2.79%）的比例。实验结果表明,该方法可以有效地加强测试阶段针对语种变化的鲁棒性,可以有效的减少普通话和四川方言在训练和测试阶段的不匹配造成的性能下降率。     

与文本无关的说话人自适应确认方法

该文提出一种与文本无关的自适应说话人确认方法.此自适应方法基于作者所提出的用全局说话人模型标准化似然得分值进行说话人确认的方法,以解决此方法应用于实际系统时存在的训练时间较长的问题,从而缩短新用户注册系统的等待时间,使新用户能够在较短的时间内开始系统的使用.实验结果充分说明了此方法的有效性;当系统有30个用户时,新用户的注册速度加快了12倍.     

对文本无关的说话人验证中模型距离归一化问题的研究

在自动说话人验证中, 模型距离归一化是非常有用的得分归一化技术之一. 相比于其他的主流得分归一化技术, 模型距离归一化的主要优点在于它不需要额外的语音数据和说话人集合. 但是, 它也仍然有自身的缺点. 比如, 在传统的模型距离归一化中, 模型之间的KL距离用Monte-Carlo方法求得, 而此方法的时间复杂度很高. 本文从一个新的角度探讨了模型距离归一化的原理, 并且提出了简化的模型距离归一化方法, 即使用KL距离的上限来衡量两个说话人模型的距离. 在2006年的NIST说话人评测数据集上, 本文提出的简化的模型距离归一化方法取得了与传统方式相近的结果, 而时间复杂度却大大降低了.     

基于因子分析信道失配补偿的SVM话者确认方法

针对信道失配和统计模型区分性不足而导致话者确认性能下降问题,文中提出一种将因子分析信道失配补偿与支持向量机模型相结合的文本无关话者确认方法。在SVM话者模型前端采用高斯混合模型-背景模型(GMM-UBM)方法对语音特征参数进行聚类和升维,并利用因子分析(FA)方法,对聚类获得的超矢量进行信道补偿后作为基于SVM话者确认的输入特征,从而有效解决SVM用于文本无关话者确认的大样本、升维问题,以及信道失配对性能影响问题。在NIST 06数据库上实验结果表明,文中方法比未做失配补偿的GMM-UBM系统、GMM-SVM系统在等误识率上有50%以上的改善,比做了FA失配补偿的GMM-UBM系统也有15。8%的改善。     

用于SVM话者模型训练的冒认话者选取

在基于支持向量机（SVM）的文本无关的说话人确认中,为提高SVM话者模型的训练效率和区分性能,提出2种基于高斯混合模型（GMM）的冒认话者选取方法-通过GMM概率评分,为每个目标说话人选取最接近的话者作为冒认话者用于SVM话者模型的训练,不仅提高模型的训练效率,而且提高SVM模型的区分性,有效地改进系统性能。在NIST’04 Iside—Iside数据库上的实验表明该方法的有效性。     

采用主成分分析的特征映射

在与文本无关的说话人识别研究中, 特征映射的方法可以有效减少信道的影响. 本文首先通过主成分分析的方法在模型域中估计出信道因子所在的空间, 然后通过映射的方法在特征参数域中减去信道因子的影响. 采用这种方法需要有信道信息标记的数据, 但是在特征映射时不需要对信道进行判决. 在NIST 2006年SRE 1conv4w-1conv4w数据库上, 采用本文推荐方法的系统相对基线系统在等错误率上降低了19\%.     

基于TZ Normalization规整的话者确认阈值选取

针对说话人确认中,各目标话者模型输出评分分布不一致而导致系统确认阈值设置的困难,本文采取了通过评分规整确定系统最小检测代价函数（DCF）确认阈值的方法.在分析了已有的两种评分规整方法Z normalization和T normalization的基础上,提出了一种结合两者优点的组合规整方法——TZ normalization,并据此给出了一种阈值动态修正方法,有效地提高了系统的性能和阈值选取的鲁棒性.对历年的NIST（手机电话语音）评测语料库进行了实验,表明了该方法的有效性.     

基于高斯混合模型的非母语说话人口音识别

针对云南境内白族、纳西族、傈僳族3个典型的少数民族及汉族普通话语音,采用了高斯混合模型来训练每个民族的口音模型,并用少量的测试语音来获得较为满意的口音分类识别率,目的在于探索降低非母语口音话者语音识别错误率的有效途径.该文通过实验给出,对云南民族口音汉语普通话口音识别,当混合数为16,语音特征采用39维MFCC及其一阶、二阶差分参数时,口音识别正确率可达90.83%.     

一种新的说话人确认方法

文章在对说话人确认和说话人辨认进行比较研究的基础上,提出一种新的说话人确认方法．同传统方法相比,该方法通过建立非特定说话人模型综合多个说话人的语音特性,使其能够对于不同的待确认语音给出不同的判决阈值,从而解决了说话人确认在判决阈值设置上存在的困难．实验结果表明,该方法能够显著降低说话人确认系统的错误接受率和错误拒绝率,为说话人确认应用于保密性要求较高的环境提供了一条有效的途径．     

基于GMM统计特性参数和SVM的话者确认

针对与文本无关的话者确认中大量训练样本数据的情况，本文提出了一种基于GMM统计特性参数和支持向量机的与文本无关的话者确认系统，以说话人的GMM统计特性参数作为特征参数训练建立目标话者的SVM模型，既有效地提取了话者特征信息，解决了大样本数据下的SVM训练问题，又结合了统计模型鲁棒性好和辨别模型分辨力好的优点，提高了确认系统的确认性能及鲁棒性。对微软麦克风语音数据库和NIST’01手机电话语音数据库的实验表明该方法的有效性。