采用主成分分析的特征映射

来源 :自动化学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：welson926

【摘要】

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在与文本无关的说话人识别研究中，特征映射的方法可以有效减少信道的影响．本文首先通过主成分分析的方法在模型域中估计出信道凶子所在的空间，然后通过映射的方法在特征参数域中

【作者】

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郭武戴礼荣王仁华

【机构】

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中国科学技术大学电子工程与信息科学系科大讯飞语音实验室

【出处】

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自动化学报

【发表日期】

：

2008年8期

【关键词】

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说话人确认混合高斯模型超矢量梅尔刻度式倒谱参数 Speaker verification Gaussian mixture model （GMM） s

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在与文本无关的说话人识别研究中，特征映射的方法可以有效减少信道的影响．本文首先通过主成分分析的方法在模型域中估计出信道凶子所在的空间，然后通过映射的方法在特征参数域中减去信道因子的影响．采用这种方法需要有信道信息标记的数据，但是在特征映射时不需要对信道进行判决．在NIST2006年SRE lconv4w-lconv4w数据库上，采用本文推荐方法的系统相对基线系统在等错误率上降低了19％．

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