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采用主成分分析的特征映射
被引量：
8
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作者
郭武
戴礼荣
王仁华
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第8期876-879,共4页
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因子所在的空间,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...
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因子所在的空间,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NIST 2006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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关键词
说话人确认
混合高斯模型
超矢量
梅尔刻度式倒谱参数
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职称材料
题名
采用主成分分析的特征映射
被引量：
8
1
作者
郭武
戴礼荣
王仁华
机构
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
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第8期876-879,共4页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA010104)
中国科学技术大学青年教师基金资助~~
文摘
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因子所在的空间,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NIST 2006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%.
关键词
说话人确认
混合高斯模型
超矢量
梅尔刻度式倒谱参数
Keywords
Speaker verification, Gaussian mixture model （GMM）, supervector, Mel frequency cepstral coefficients （MFCC）
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用主成分分析的特征映射
郭武
戴礼荣
王仁华
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
8
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