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基于GMM-SVM的文本相关说话人确认系统

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在文本相关说话人识别领域,如何确认说话人身份以及文本内容是两大挑战.高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)作为说话人确认系统经典的一种模型,被广泛使用.针对文本内容的建模,绑定混合模型(TMM)可用来减少模型大小和计算复杂度.在本文中,首次对比了TMM-UBM和GMM-UBM的性能差异,并采用了一种基于GMM-SVM的文本相关系统,利用King-ASR-L-057中文数据库和RSR跨信道英文数据库进行了大量的实验,发现基于GMM-SVM的文本相关系统在跨信道语音上具有更好的鲁棒性与识别效果.

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来源
《第十四届全国人机语音通讯学术会议》|2017年|1-5|共5页
会议地点江苏连云港
作者
Lin Li; 李琳; Huiyang Guo; 郭慧阳; Fengyi Shang; 尚凤仪; Qingyang Hong; 洪青阳;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音识别与设备;
关键词
说话人识别; 文本相关; 高斯混合模型; 支持向量机;

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