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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>傳感與控制>基于MAP+CMLLR的說話人識別中發(fā)聲力度問題

      基于MAP+CMLLR的說話人識別中發(fā)聲力度問題

      2017-12-05 | rar | 0.83 MB | 次下載 | 2積分

      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。

      基于MAP+CMLLR的說話人識別中發(fā)聲力度問題

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