【摘 要】
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基于辨识向量（i-vector）的说话人感知训练方法使用MFCC作为输入特征对i-vector进行提取,但MFCC较差的特征鲁棒性会影响该训练方法的识别性能。为此,提出一种基于改进i-vector的
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
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基于辨识向量（i-vector）的说话人感知训练方法使用MFCC作为输入特征对i-vector进行提取,但MFCC较差的特征鲁棒性会影响该训练方法的识别性能。为此,提出一种基于改进i-vector的说话人感知训练方法。设计基于SVD的低维特征提取方法,用其提取的特征替代MFCC对表征能力更优的i-vector进行提取。实验结果表明,在捷克语语料库中,相对于DNN-HMM语音识别系统与原始基于i-vector的说话人感知训练方法,该方法的识别性能分别提升了1.62%与1.52%,在WSJ语料库中,该方法识别
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