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在文本無(wú)關(guān)的說(shuō)話人識(shí)別中，采用均值超向量作為特征向量的支持向量機(jī)系統(tǒng)性能已經(jīng)超過(guò)了傳統(tǒng)的混合高斯-通用背景模型系統(tǒng)，但是信道的影響在均值超向量上仍然存在。該文對(duì)因子分析算法進(jìn)行修改后，可以解決均值超向量的信道問(wèn)題，能夠取得優(yōu)于擾動(dòng)屬性映射的性能，更重要的是采用因子分析的系統(tǒng)的穩(wěn)定性可以得到保證。在NIST 2006 說(shuō)話人測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)上，利用該文的方法能夠取得等錯(cuò)誤率6.0%。
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