【摘 要】
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在话者辨识系统的实际应用中，导致系统识别率下降的根本原因是噪声的影响，它使得测试与训练条件不一致。本文针对实际环境中常见的加性背景噪声，提出了利用加入不同类型、不同信
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在话者辨识系统的实际应用中，导致系统识别率下降的根本原因是噪声的影响，它使得测试与训练条件不一致。本文针对实际环境中常见的加性背景噪声，提出了利用加入不同类型、不同信噪比噪声的含噪语音进行训练说话人的模型，每个说话人具有多个模板。实验结果表明，这种方法能够有效的提高系统的鲁棒性。文中还讨论了距离加权方法在话者辨识中的应用。
In the practical application of speaker recognition system, the root cause of the decline of system recognition rate is the influence of noise, which makes the test and training conditions are inconsistent. In this paper, aiming at the common background noise in practical environment, a speaker model with different noises and different noises is proposed. Each speaker has multiple templates. Experimental results show that this method can effectively improve the robustness of the system. The paper also discusses the application of distance-weighted method in speaker recognition.
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