【摘 要】
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在声纹密码任务中由于数据稀疏的问题难以实现区分性训练，本文以一种表征距离度量的特征矢量为基础提出新的声纹密码区分性系统框架，对正反例样本的新特征矢量实现了基于最小分
【机 构】
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中国科学技术大学讯飞语音实验室,安徽科大讯飞信息科技股份有限公司
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在声纹密码任务中由于数据稀疏的问题难以实现区分性训练，本文以一种表征距离度量的特征矢量为基础提出新的声纹密码区分性系统框架，对正反例样本的新特征矢量实现了基于最小分类错误准则的区分性训练，将声纹密码从确认问题转化为二类分类问题。在自由说话风格的60人数据集上，声纹密码区分性系统与混合高斯模型一通用背景模型（Gaussianmixturemodel—universalbackgroundmodel，GMM—UBM）系统融合后等错误率为4．48％，相对GMM-UBM，动态时间规划（Dynamictimewar
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