資料介紹
為了改善發(fā)聲力度對說話人識別系統(tǒng)性能的影響,在訓(xùn)練語音存在少量耳語、高喊語音數(shù)據(jù)的前提下,提出了使用最大后驗概率(MAP)和約束最大似然線性回歸(CMLLR)相結(jié)合的方法來更新說話人模型、投影轉(zhuǎn)換說話人特征。其中,MAP自適應(yīng)方法用于對正常語音訓(xùn)練的說話人模型進行更新,而CMLLR特征空間投影方法則用來投影轉(zhuǎn)換耳語、高喊測試語音的特征,從而改善訓(xùn)練語音與測試語音的失配問題。實驗結(jié)果顯示,采用MAP+ CMLLR方法時,說話人識別系統(tǒng)等錯誤率(EER)明顯降低,與基線系統(tǒng)、最大后驗概率(MAP)自適應(yīng)方法、最大似然線性回歸( MLLR)模型投影方法和約束最大似然線性回歸(CMLLR)特征空間投影方法相比,MAP+ CMLLR方法的平均等錯率分別降低了75. 3%、3.5%、72%和70. g%。實驗結(jié)果表明,所提出方法削弱了發(fā)聲力度對說話人區(qū)分性的影響,使說話人識別系統(tǒng)對于發(fā)聲力度變化更加魯棒。

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