针对法庭说话人识别中待鉴定人员语音样本不足的问题,提出了一种新的对说话人自身变化性建模的替代性方法以及相应的方差控制算法。使用同条件下的参考数据库构建识别系统的多个相同说话人得分模型,代替检验需要的多个非同期的带检验人...针对法庭说话人识别中待鉴定人员语音样本不足的问题,提出了一种新的对说话人自身变化性建模的替代性方法以及相应的方差控制算法。使用同条件下的参考数据库构建识别系统的多个相同说话人得分模型,代替检验需要的多个非同期的带检验人员语音样本比较时的得分模型,以获得能反映说话人自身变化性的统计模型。基于目前最新的法庭证据评估的似然比证据强度评估体系,使用MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)和GFCC(Gammatone Frequency Cepstral Coefficients)特征对该方法的有效性进行了验证,并对上述特征进行了特征级和决策级融合。实验结果表明:该方法在纯净语音环境和噪声环境下都具有很高的识别率和稳定性,并且特征级融合能进一步提高识别系统的性能。展开更多
文摘针对法庭说话人识别中待鉴定人员语音样本不足的问题,提出了一种新的对说话人自身变化性建模的替代性方法以及相应的方差控制算法。使用同条件下的参考数据库构建识别系统的多个相同说话人得分模型,代替检验需要的多个非同期的带检验人员语音样本比较时的得分模型,以获得能反映说话人自身变化性的统计模型。基于目前最新的法庭证据评估的似然比证据强度评估体系,使用MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)和GFCC(Gammatone Frequency Cepstral Coefficients)特征对该方法的有效性进行了验证,并对上述特征进行了特征级和决策级融合。实验结果表明:该方法在纯净语音环境和噪声环境下都具有很高的识别率和稳定性,并且特征级融合能进一步提高识别系统的性能。
