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话者确认中信道和时长失配补偿研究-电路与系统专业论文
University
University of Scien( andand Technologyechnolo of
d issertation for master S deg ree
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Y3021 1 1 7
Research on C hannel and Duration Mismatch Compensation for Speaker Verification
Author’S Name: Qunwei Hu
Speciality: Circuits and System
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SUpeⅣ1SOr: Associate Prof.Hui Li
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r 1n1SneQ tlme: May 1,201 6
万方数据
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中国科学技术大学学位论文原创,l生声明本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成
中国科学技术大学学位论文原创,l生声明
本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成 果。除已特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含任何他人已经发表或撰写 过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确 的说明。
作者签名:孵 签字日期:—趟必L址
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摘要摘要
摘要
摘要
文本无关的说话人确认技术旨在从语音中提取说话人的个性信息从而完成 说话人身份的验证。使用便捷以及非接触式交互等独特的优势使其得到越来越广 泛的应用,并成为当今生物特征识别领域的研究热点。近年来,说话人确认技术 逐渐走向实用,但由于实际环境的复杂性,面临着传输信道的多样化、背景噪声 污染等问题,说话人确认技术性能难以提升。本论文主要是研究环境失配下的说 话入确认,从失配补偿的角度出发,探讨了全局差异空间方法以及概率线性鉴别 分析方法,并对其存在的问题提出改进方案。本论文主要的研究工作有:
首先,探讨了美尔频率倒谱参数的提取过程,介绍了高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),对其原理以及训练算法进行详细的阐述,并深入分析了 GMM用于说话人确认的优缺点,构建了基于GMM—UBM框架的说话人确认系 统,并通过实验分析GMM.UBM系统的性能。
接着,深入研究说话人确认失配补偿方法。利用因子分析的方法,从高斯均 值超矢量提取出具有区分性的身份矢量I-Vector,构建了基于I-Vector的说话人 确认系统。给出线性鉴别分析、类内协方差规整等信道补偿方法对I-Vector系统 进行改进,实验结果表明这些方法可以有效地改善信道失配对说话人确认系统的 负面影响。
最后,深入研究概率线性鉴别分析(Probabilistic Linear Discriminant Analysis, PLDA)方法对说话人以及干扰信息的建模能力,简化高斯概率线性鉴别分析 (Gaussian PLDA,GPLDA)以及其得分公式,构建基于高斯概率线性鉴别分析的说 话人确认系统,研究其对I-Vector矢量的补偿能力。此外,针对训练语音与测试 语音时长失配的情况,提出估计时长差异信息的方法,并将此时长差异信息融入 PLDA系统,实验表明,该方法在一定程度上提高系统的性能。
关键词:说话人确认;高斯混合模型;1-Vector矢量;概率线性鉴别分析;失配
II
ABSTRACTABSTRACT
ABSTRACT
ABSTRACT
Text.independent speaker verification technology is designed to extract the speaker’s personality information from the utterance in order to complete the verification of the speaker’S identity.Speaker verification become a research hotspot in the field of biom
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