【摘要】：將UBM子空間中的說(shuō)話人MLLR自適應(yīng)得到的M-矢量應(yīng)用于SVM中,提出了一種新的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng).該系統(tǒng)有效地將擾動(dòng)屬性映射算法整合到SVM核函數(shù)中,實(shí)現(xiàn)在核空間中直接對(duì)M-矢量進(jìn)行信道補(bǔ)償,從而提高系統(tǒng)對(duì)信道干擾的魯棒性能.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:相比傳統(tǒng)基于音素類的MLLR-SVM和基于I-矢量的I-vector-SVM基線系統(tǒng),在不需要大量有文本內(nèi)容標(biāo)注的語(yǔ)音數(shù)據(jù)、復(fù)雜度和運(yùn)算量都很高的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)、因子空間統(tǒng)計(jì)量的估計(jì)的情況下,本系統(tǒng)可獲得與最好的基線系統(tǒng)幾乎相當(dāng)?shù)男阅?同時(shí)還表現(xiàn)出很強(qiáng)的互補(bǔ)特性.在NIST SRE2008說(shuō)話人評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)上測(cè)試結(jié)果表明:提出系統(tǒng)的性能與基于I-矢量的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)的性能接近,并表現(xiàn)出很強(qiáng)的互補(bǔ)性,融合后的等錯(cuò)誤率相對(duì)下降了13.3%.
【圖文】：

后通過(guò)ＭＬＬＲ超矢量形成方法從ＵＢＭ模型自適應(yīng)得到該說(shuō)話人的變換矩陣Ｗ，把Ｗ的所有行按順序排列起來(lái)得到ＭＬＬＲ超矢量．對(duì)超矢量進(jìn)行重疊加窗分割（含重疊元素的均勻分割）就得到一系列的新矢量Ｍｉ，這些新矢量就稱為Ｍ－矢量［３］，該過(guò)程如圖１所示，圖中黑色方塊表示ＭＬＬＲ超矢量的每一維．其中重疊分割的目的是為了能充分挖掘不同特征維度空間中潛在的能反映說(shuō)話人身份特性的信息，可類比特征提取過(guò)程中對(duì)原始語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行重疊加窗分幀的做法．圖１Ｍ－矢量的結(jié)構(gòu)２．２多類ＭＬＬＲＭ－矢量估計(jì)與Ｍ－矢量的產(chǎn)生不同，本文中多類ＭＬＬＲＭ－矢量是在ＵＢＭ子空間基礎(chǔ)上進(jìn)行ＭＬＬＲ自適應(yīng)而獲得．在此借鑒了傳統(tǒng)音素類ＭＬＬＲ自適應(yīng)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，采用多個(gè)子空間來(lái)描述語(yǔ)音信號(hào)中含有的豐富細(xì)節(jié)信息．如從不同的ＵＢＭ子空間中估計(jì)出的Ｍ－矢量可從不同語(yǔ)義層面、信道類型、說(shuō)話人習(xí)慣用語(yǔ)等方面對(duì)說(shuō)話人的原始語(yǔ)音進(jìn)行細(xì)節(jié)描述．其估計(jì)流程如下．·６４·華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）第４２卷

象減輕，無(wú)須估計(jì)大量的ＨＭＭ參數(shù)．２．３說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)構(gòu)建ＳＶＭ作為一種直接以最小化分類錯(cuò)誤為目標(biāo)函數(shù)的分類器，在說(shuō)話人確認(rèn)這種兩類分類問(wèn)題中優(yōu)勢(shì)明顯，但因說(shuō)話人識(shí)別中目標(biāo)說(shuō)話人的訓(xùn)練語(yǔ)料非常少的特殊性而使得ＳＶＭ的潛能尚未充分得到發(fā)揮，如在文獻(xiàn)［９］中，每位目標(biāo)說(shuō)話人的正例樣本點(diǎn)就只有一個(gè)ＧＭＭ均值超向量．本研究提出一種全新的基于支持向量機(jī)的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)，它將多類ＭＬＬＲＭ－矢量作為ＳＶＭ的輸入特征進(jìn)行模型的訓(xùn)練和測(cè)試，其模型訓(xùn)練流程如圖２所示，具體步驟如下：步驟１將ＵＢＭ通過(guò)ＥＭ算法聚類成Ｓ個(gè)子空間；步驟２冒認(rèn)者和目標(biāo)說(shuō)話人的每一句原始語(yǔ)音分別通過(guò)ＭＬＬＲ算法在各子空間中進(jìn)行自適應(yīng)，構(gòu)建每句話在每個(gè)子空間中對(duì)應(yīng)的Ｍ－矢量，得到對(duì)應(yīng)于各子空間的Ｍ－矢量集合；圖２基于多類ＭＬＬＲＭ－矢量的支持向量機(jī)說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)訓(xùn)練流程步驟３將Ｍ－矢量作為ＳＶＭ的輸入特征并在其核空間中進(jìn)行信道補(bǔ)償及相應(yīng)的說(shuō)話人模型訓(xùn)練，用以消除跨信道的問(wèn)題，從而得到最終每位目標(biāo)說(shuō)話人的ＳＶＭ模型．在測(cè)試階段，對(duì)于每一段原始語(yǔ)音，同樣經(jīng)過(guò)上述三個(gè)步驟在ＳＶＭ核空間中進(jìn)行信道補(bǔ)償與測(cè)試，得到用于最終判決的ＳＶＭ得分．這里提出的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)由于采用了基于ＵＢＭ子空間的多類Ｍ－矢量，即每位目標(biāo)說(shuō)話人的訓(xùn)練正例樣本數(shù)為子空間數(shù)Ｓ乘以每個(gè)子空間對(duì)應(yīng)的Ｍ－矢量數(shù)目Ｎ，從而使得目標(biāo)說(shuō)話人的正例樣本數(shù)大大增加，能很好地解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)的稀疏問(wèn)題，在更大程度上挖掘出ＳＶＭ強(qiáng)大的分類能力．須要提出的是：ＳＶＭ

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本文編號(hào)：2570105