【摘 要】
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针对声纹密码识别中声纹文本信息利用率低和噪音干扰的问题,提出隐马尔科夫模型-通用背景模型(HMM-UBM)融合相关向量机(RVM)的声纹识别算法。利用HMM-UBM对语音信号进行时序
【机 构】
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长江大学电子信息学院,长江大学计算机科学学院,中南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272147),湖北省教育厅科学技术研究计划指导性项目(B2015446)
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针对声纹密码识别中声纹文本信息利用率低和噪音干扰的问题,提出隐马尔科夫模型-通用背景模型(HMM-UBM)融合相关向量机(RVM)的声纹识别算法。利用HMM-UBM对语音信号进行时序建模,使用RVM学习得到每位注册话者语音的分类信息。通过对待识别话者建立HMM模型,并将RVM作为分类器进行判决决策得到分类结果。实验结果表明,与GMM-UBM算法和GMM-SVM算法相比,在无噪声环境下,该算法错误接收概率降低7%~9%,识别正确率提高4%~5%,在低信噪比环境下,其识别正确率提高5%~12%。
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