基于改进的i-vector的方言语种识别

经典的i-vector的提取方法利用方言特征在通用背景模型（Universal Background Model,UBM）的统计差异来构建全局差异空间,对方言语种的区分能力较弱。为此,提出了一种基于改进的i-vector的提取算法,利用方言特征在方言相关的高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GMM）上的统计差异来构建全局差异空间,提升i-vector对方言语种的区分能力。首先基于方言相关GMM分别构建全局差异空间;其次拼接各空间中提取到的i-vector并进行主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）降维,得到改进的i-vector;最后采用高斯概率线性判别分析（Gaussian Probabilistic Linear Discriminant Analysis,GPLDA）模型进行建模和打分。实验表明,所提算法较经典i-vector算法能更有效地提升对方言语种的识别性能。