【摘 要】
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自I-Vector(身份认证矢量)被提出以来,基于I-Vector的说话人确认系统迅速取代了基于GMM超矢量的系统并开始流行。I-Vector-SVM系统作为其中之一,在通常训练样本较少的说话人
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自I-Vector(身份认证矢量)被提出以来,基于I-Vector的说话人确认系统迅速取代了基于GMM超矢量的系统并开始流行。I-Vector-SVM系统作为其中之一,在通常训练样本较少的说话人确认领域有着独特的优势,但其性能受核函数影响较大。因此,基于多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)思想,构建了基于I-Vector的多核学习SVM说话人确认系统,并与I-VectorSVM基线系统进行了性能比较。基于NIST语料库的实验表明,基于I-Vector的多核学习说话人确认系统相对于基线系统可取得一定的性能提升。
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