本文關(guān)鍵詞：一種基于GMM-DNN的說話人確認(rèn)方法

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【摘要】：針對說話人確認(rèn)中話者建模問題,提出GMM-DNN的混合建模方法。該方法先通過GMM提取原始語音特征的統(tǒng)計(jì)特征,然后進(jìn)一步通過DNN非線性映射的方式將統(tǒng)計(jì)特征變換到一個(gè)與說話人相關(guān)的線性可分空間。選用棧式自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SAE(Stacked Auto-encoder Neutral Network)作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型。在注冊階段從已訓(xùn)練的DNN網(wǎng)絡(luò)中抽取最后一層作為說話人模型,稱為p-vector。測試階段,通過抽取測試語音的p-vector與注冊說話人p-vector進(jìn)行匹配,從而作出判決;另外還詳細(xì)說明了DNN隱藏層的作用。通過對NIST語料庫的實(shí)驗(yàn)表明,采用GMM-DNN的說話人確認(rèn)方法相對于傳統(tǒng)的GMM-UBM話者建模方法具有一定的優(yōu)勢。
【作者單位】： 公安部物證鑒定中心;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與技術(shù)系;
【關(guān)鍵詞】： 說話人識別 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 高斯混合模型 統(tǒng)計(jì)參數(shù)
【基金】：北京市科委項(xiàng)目(Z141100006014002)
【分類號】：TN912.34;TP183
【正文快照】： 0引言 隨著語音相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和成熟,在日常生活中語音的應(yīng)用越來越廣泛,而語音作為證據(jù)在安全方面的應(yīng)用也日益重要,使得對說話人確認(rèn)技術(shù)的需求越來越迫切。說話人確認(rèn)[1]的任務(wù)是通過測試給定語音波形信號中包含的說話人個(gè)性信息,從而對其聲明的身份進(jìn)行判決。目前,主流

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