I-Vector相关论文
语音增强是语音信号处理领域一个十分重要的研究课题,其目的在于改进带噪语音的质量。该技术不仅与信号处理理论有关,还涉及到人的......
近年来,随着信息技术的快速发展和国际化交流的不断深入,多语言交流需求在不断增大,语种识别技术在智能语音领域中的重要性也在不......
提出了一种基于融合i-vector特征的长短时记忆(LSTM)循环神经网络模型,用于腹腔镜扶持器语音控制,在小训练样本下实现对特定医生语......
说话人识别是一种利用语音来辨识说话人身份的技术。近年,发展出了以i-vector和x-vector为主的说话人识别方法,但两者都是独立于背......
随着各种安全问题的不断出现,生物识别技术受到了越来越多的重视。说话人识别以其简单、安全等特性得到了广泛的应用。经典的GMM-U......
随着深度神经网络在大词汇连续语音识别中的应用越来越广泛,基于深度神经网络架构的语音识别系统也逐渐成为人们研究的重点与热点......
Histogram equalization using a reduced feature set of background speakers’ utterances for speaker re
We propose a method for histogram equalization using supplement sets to improve the performance of speaker recognition w......
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
为了进一步提升i.vector说话人识别模型的系统性能，探讨了基于i.vector的说话人识别系统中训练时长、男女比例和高斯混合度对系统识......
针对SVM处理定长语音向量的局限,将新型的定长i向量应用于说话人确认.该算法首先在整体注册说话人的高斯混合通用背景模型上应用MA......
在说话人确认中,特征端因子分析（Acoustic Factor Analysis,AFA）利用MPPCA（Mixtures of Probabilistic Principal Component Analyzer......
提出了一种用于文本相关说说话人确认技术的i-向量提取方法和L-向量表示.一段用于注册或识别的语音可以用i-向量和L-向量联合表示.......
为解决文本无关说话人识别中训练与识别环境不同导致模式失配的问题,提出了一种采用语音增强模块进行前端预处理的i-向量说话人识......
提出身份认证矢量（Identityvector，I-vector）结合韵律信息的汉语方言辨识方法。全差异空间替代本征音与本征信道空间，将高维超矢量映射......
稀疏表示以其出色的分类性能成为说话人确认研究的热点，其中过完备字典的构建是关键，直接影响其性能。为了提高说话人确认系统的鲁棒......
在语种识别中,当训练语音与测试语音长度失配时,系统的识别性能会出现严重下降.基于降噪自动编码器(denoising auto-encoder, DAE)......
随着社会经济的高速发展以及全球化进程的加快,全球范围内的人员流动增加了拥有不同语言背景的人相互交流的机会,自动语种识别作为......
近年来,声纹识别作为生物特征识别的一种,愈发受到人们的关注,并随着技术的发展,逐渐应用到日常生活的各种场景中,而在大多数情况......
说话人识别技术作为生物识别技术的一种,因其所具备的方便性、非交互性、准确性等特点被广泛应用于生物识别领域。现有的说话人识......
近些年,随着科技的迅速发展,给生活带来了巨大变化,人们享受着科技带来便捷的同时也遭受科技带来的安全威胁,如何通过更有效的身份......
近年来,说话人识别作为人机交互领域的一个主要研究方向之一,已经在现实生活中得到了广泛的应用。然而在实际应用中,能够提取到的......
语音转换是一种将源语音中的说话人身份转换为目标说话人身份,同时保留源语音语义信息的技术。作为一门交叉性较强的学科,语音转换......
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......
针对说话人确认中的复杂信道环境干扰问题,提出一种基于深度神经网络的信道自适应方法。该方法首先在不同信道类型下训练得到音素......
在基于全差异空间因子（i-Vector）的说话人确认系统中，需进一步从语音段的i-Vector表示中提取说话人相关的区分性信息，以提高系统性能．文......
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为了提高说话人识别系统的性能，在研究基础上提出了一种将深度神经网络（Deep Neural Nerwork，DNN）模型成果与i-vector模型相结合的新方......
近年来,深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)技术在自动语音识别(Auto Speech Recognition,ASR)中取得了重大的突破,相比于传统......
i-vector是反映说话人声学差异的一种重要特征，在目前的说话人识别和说话人验证中显示了有效性。将i-vector应用于语音识别中的说话......
声纹识别技术近年来在公安、金融和社保等领域被广泛应用,在2019-nCoV疫情下,由于其无需接触、不惧遮挡的特点再次被关注.声纹识别......
随着多媒体信息技术的快速发展,网络语音资源呈现出了爆炸式地增长,因此如何利用语音进行分类和识别具有重要的意义。说话人识别技......
随着说话人识别技术的发展,以身份矢量I-vector为基础的说话人建模技术取得了非常大的成功,成为目前占主导地位的说话人识别系统。......
随着神经网络及语音识别的迅速发展,对语音识别中的说话人自适应技术的深入研究越来越受到重视。对基于DNN声学模型的说话人自适应......
声音是人与人之间进行交流的信息载体,声音在人机交互中也起到了举足轻重的作用。声纹识别是语音识别中一个十分重要的方向,这种技......
说话人识别是一种通过分析话者声音中带有身份信息的特征来对话者身份进行识别的技术。它是一个综合了多个学科的研究课题,它交叉......
随着计算机技术及移动互联网技术的快速发展,说话人识别作为一种特殊生物识别技术主要用于特定场合的说话人身份鉴定。该技术在司......
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......
与文本无关的说话人确认是说话人识别领域的主要研究方向之一。近年来,随着计算机、便携设备计算能力的增强,以及说话人识别技术的......
语音识别中说话人归一化的首要目的为消减说话人之间的随机差异，提高恒定参数，在此过程中过滤个人特征，得到具有语言学意义的有效信息......
针对孤立词语音识别的任务,采用一维卷积神经网络(CNN)作为声学模型,利用卷积核在时间轴上的移动来反映语音信号的时变性,从而提高......
当测试语音时长充足时，单一特征的信息量和区分性足够完成说话人识别任务，但是在测试语音很短的情况下，语音信号里缺乏充分的说话人信......
提出了一种将基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)特征映射的回归分析模型应用到身份认证矢量(identityvector,i-vector)/......
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......
在说话人自适应领域,基于深度神经网络（DNN）的说话人自适应方法已成为主流方法。学习性隐层单元贡献（LHUC）作为一种有效的无监督自适应......
