【摘 要】
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为减弱注册语音与测试语音时长不一致对说话人识别性能的负面影响,提出一个概率修正PLDA建模方法.根据语音时长自适应改变传统PLDA模型中i-vector的概率分布函数,提高PLDA对
【机 构】
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厦门大学信息科学与技术学院,中山大学卡内基梅隆大学联合工程学院
【出 处】
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天津大学学报(自然科学与工程技术版)
论文部分内容阅读
为减弱注册语音与测试语音时长不一致对说话人识别性能的负面影响,提出一个概率修正PLDA建模方法.根据语音时长自适应改变传统PLDA模型中i-vector的概率分布函数,提高PLDA对每个说话人每段语音的时长表征能力,以增强说话人类别的区分度.为验证基于概率修正PLDA模型的有效性,进行了NISTSRE10core-core测试集在3种不同时长的评测实验,以及NIST2014i-vectormachinelearningchallenge测试任务.结果表明,相较于传统的PLDA训练模型,通过语音时长的约束提
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