基于全局背景模型和輔助模型的說話人確認(rèn)系統(tǒng)

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13、ⅢY1728296摘要說話人識別一直都是國內(nèi)外的一個(gè)重要的研究課題。本文從研究說話人識別的一些基本理論入手，研究了幾種常用的說話人確認(rèn)算法和背景模型并進(jìn)行了仿真與比1較，重點(diǎn)研究了基于G刪模型以及全局背景模型的與文本無關(guān)的說話人確認(rèn)系統(tǒng)。本誓‘，．J文的主要研究工作如下：1．傳統(tǒng)的基于概率模型的說話人確認(rèn)系統(tǒng)都要為說話人設(shè)置一個(gè)背景模型，背景模型的好壞有時(shí)候與特征參數(shù)選擇的好壞一樣能對識別率起到至關(guān)重要的作用。本文先對兩種常用的背景模型即全局背景模型(U11

14、iversalBackgroulldModel，UBM)和競爭者模型(CohortModel)進(jìn)行了闡述，并分別對其進(jìn)行了說話人確認(rèn)的仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明全局背景模型的識別率達(dá)到94％左右，而競爭者模型的識別率則比較低只稍高于80％，不能單獨(dú)用于實(shí)際應(yīng)用。2．廣泛查閱了研究者們提出的全局背景模型和競爭者模型的研究結(jié)果后，發(fā)現(xiàn)研究者們已經(jīng)指出兩種模型代表了特征空間的不同區(qū)域。UBM代表與真實(shí)說話人無關(guān)的特征分布，即所有說話人的共性，易于區(qū)分一般的假冒者；CohonModel代表與真實(shí)說話人特性相近的假冒者的特性，易于區(qū)分與真實(shí)說話人特性相近的假冒者。

15、因此我們提出將兩種背景模型經(jīng)行級聯(lián)，先用UBM區(qū)分大部分的假冒者，再用CohortModel區(qū)分與真實(shí)說話人特性相近的假冒者，實(shí)驗(yàn)表明新模型能有效的提高說話人確認(rèn)的識別率。在實(shí)驗(yàn)過程中提出疏遠(yuǎn)者模型(CCohortModel)在說話人確認(rèn)中的作用。3．實(shí)際環(huán)境中無處不在的噪聲帶來了訓(xùn)練模型和測試語音之間的失配，使得噪聲環(huán)境中說話人識別系統(tǒng)的識別率急劇下降。本文提出了一種改進(jìn)的MEL頻率倒譜系數(shù)，記為：PLMFCC，與LPCC、MFCC、PLPCC相比該參數(shù)有效的抑制噪聲，對含噪語音的識別率有顯著提高。關(guān)鍵詞：說話人確認(rèn)、高斯混合模型、特征參數(shù)、全

16、局背景模型、競爭者模型k7嚕．0慷k、●▲Abs仃{虻tAbstractSpeakcrreco鰣tionisalwaysoneofmemostimportantresearcharcainmeworld．11lisp印crbeginswimresearchonb商cnleoriesofspeechprocessing；tlleIlsomeofcom如onspeal(erv嘶ficationa190dtllmsaIldback黟oundmodelsaresimulateda11dcompared，especiallyeInphaSizeSonmeG

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