倒谱域特征分量置信度分析及说话人识别应用

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：striveformonen

【摘要】

：

缺失数据理论的置信度分析用于说话人识别时，使用的是滤波器组语音特征，虽然系统的鲁棒性可以提高，但整体的误识率依然很高。为了进一步降低系统的误识率，本文在滤波器组语音特征

【作者】

：

薛峰俞一彪

【机构】

：

苏州大学电子信息学院

【出处】

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信号处理

【发表日期】

：

2010年1期

【关键词】

：

说话人识别鲁棒性置信度 CBTM

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缺失数据理论的置信度分析用于说话人识别时，使用的是滤波器组语音特征，虽然系统的鲁棒性可以提高，但整体的误识率依然很高。为了进一步降低系统的误识率，本文在滤波器组语音特征分量置信度的基础上，提出了一种用于计算倒谱域特征MFCC各维分量置信度的方法CBTM，该方法通过一个置信度变换矩阵，估算出经过Mel谱减法处理后的MFCC各维分量的置信度，在此基础上通过对GMM模型的方差加权来减少置信度小的特征分量对输出概率的影响，以此来提高系统的鲁棒性。在基于SUDA2002语料库的说话人辨认实验中，上述方法对Noise

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