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| 一种基于GMM-DNN的说话人确认方法 | |
| 作者单位： | ;1.公安部物证鉴定中心;2.中国科学技术大学电子科学与技术系 |
| 摘 要： | 针对说话人确认中话者建模问题,提出GMM-DNN的混合建模方法。该方法先通过GMM提取原始语音特征的统计特征,然后进一步通过DNN非线性映射的方式将统计特征变换到一个与说话人相关的线性可分空间。选用栈式自编码神经网络SAE(Stacked Auto-encoder Neutral Network)作为深度神经网络的基本模型。在注册阶段从已训练的DNN网络中抽取最后一层作为说话人模型,称为p-vector。测试阶段,通过抽取测试语音的p-vector与注册说话人p-vector进行匹配,从而作出判决;另外还详细说明了DNN隐藏层的作用。通过对NIST语料库的实验表明,采用GMM-DNN的说话人确认方法相对于传统的GMM-UBM话者建模方法具有一定的优势。 |
| 关 键 词： | 说话人识别 深度神经网络 高斯混合模型 统计参数 |
A SPEAKER VERIFICATION METHOD BASED ON GMM-DNN |
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