【摘 要】
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在说话人识别系统中,一种结合深度神经网路(DNN)、身份认证矢量(i-vector)和概率线性鉴别分析(PLDA)的模型被证明十分有效。为进一步提升PLDA模型信道补偿的性能,将降噪自动
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61404083)
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在说话人识别系统中,一种结合深度神经网路(DNN)、身份认证矢量(i-vector)和概率线性鉴别分析(PLDA)的模型被证明十分有效。为进一步提升PLDA模型信道补偿的性能,将降噪自动编码器(DAE)和受限玻尔兹曼机(RBM)以及它们的组合(DAE-RBM)分别应用到信道补偿PLDA模型端,降低说话人i-vector空间信道信息的影响。实验表明相比标准PLDA系统,基于DAE-PLDA和RBM-PLDA的识别系统的等错误率(EER)和检测代价函数(DCF)都显著降低,结合两者优势的DAE-RBMPLDA使系统识别性能得到了进一步提升。
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