联合因子分析和稀疏表示在稳健性说话人确认中的应用

在说话人确认的任务中,为了解决信道失配问题,提高系统性能,引入了联合因子分析和稀疏表示算法。首先利用联合因子分析算法去除信道干扰,得到与信道无关的说话人因子,然后在稀疏表示算法中利用说话人因子构建过完备字典,求解稀疏最优化问题计算说话人得分。由于此方法有机结合了联合因子分析算法的信道鲁棒性和稀疏表示的鉴别性,使用此算法构建的系统在NIST SRE 2008电话训练、电话测试数据集上性能表现良好,相对于联合因子分析-支持向量机系统在性能上有竞争性,在原理上有互异性,系统融合更带来了最小检测代价指标上4.91%的性能提升。实验表明使用联合因子分析与稀疏表示进行说话人确认是可行的。      

长时语音特征在说话人识别技术上的应用

本文除介绍常用的说话人识别技术外,主要论述了一种基于长时时频特征的说话人识别方法,对输入的语音首先进行VAD处理,得到干净的语音后,对其提取基本时频特征。在每一语音单元内把基频、共振峰、谐波等时频特征的轨迹用Legendre多项式拟合的方法提取出主要的拟合参数,再利用HLDA的技术进行特征降维,用高斯混合模型的均值超向量表示每句话音时频特征的统计信息。在NIST06说话人1side-1side说话人测试集中,取得了18.7%的等错率,与传统的基于MFCC特征的说话人系统进行融合,等错率从4.9%下降到了4.6%,获得了6%的相对等错率下降。