与文本无关的说话人辨认系统中判决方法研究

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在与文本无关的说话人辨认系统中,一般包含三个主要的模块:特征提取、模型的建立和存储、似然测度和判决策略.人们也往往以这三个模块为研究重点提高系统的辨认性能.该文重点研究似然测度和判决策略.该文提出了两个新方法,一个是从参数的角度对基音周期概率密度函数的模型进行了改进,并对欧氏距离似然测度进行加权.该文的另一个创新点是提出了基于投票原则的判决策略.另外,基于投票原则形成的概率分布还可以和欧氏距离似然测度、基音周期的混合高斯概率密度函数加权的似然测度通过一定的函数形式相结合,可以进一步提高系统的辨认率.该文在闭集和开集两种情况下都进行了实验.将几种改进的判决策略和传统的VQ分类器、GMM分类器进行了实验比较.在闭集的情况下,在测试语音长度为8秒,码字个数为32时,基于投票原则的判决策略的改进形式可以获得98.31﹪的辨认率,投票形成的概率分布和基音周期概率密度函数加权的距离测度相结合的判决方法可以获得99.15﹪的辨认率,而此时VQ分类器的辨认率仅为89.08﹪,GMM分类器的辨认率为97.06﹪;在开集的情况下,基于投票原则的判决策略改进形式的总误辨认率要比VQ分类器低20﹪以上.
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