模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (4): 664-668    DOI:
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基于HMM-UBM的声纹密码识别
章钊,郭武,戴礼荣
中国科学技术大学电子工程与信息科学系科大讯飞语音实验室合肥230027
The HMM-UBM Based Voice Print Password System
ZHANG Zhao, GUO Wu, DAI Li-Rong
iFLYTEK Speech Laboratory,Department of Electronic Engineering and Information Science,
University of Science and Technology of China,Hefei 230027

全文: PDF (393 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 声纹识别中,提出基于隐马尔可夫-通用背景模型的识别算法。针对声纹密码中每个人的注册语音数据量很少的问题,提出使用大量其他人数据先建立话者无关的声韵母隐马尔可夫模型作为通用背景模型,再根据最大后验概率准则,以通用背景模型为基础使用训练语音自适应获得说话人模型。该方法解决在声纹密码识别中训练数据不足的问题。在讯飞桌面数据库Ⅱ上,采用该算法的系统的等错误率为6。8%。
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作者相关文章
章钊
郭武
戴礼荣
关键词 隐马尔可夫模型(HMM)通用背景模型(UBM)声纹密码高斯混合模型    
Abstract:A hidden markov model (HMM)-universal background model (UBM) algorithm for the voice print password system is proposed. Due to the sparseness of the enrollment data in the voice print password system, a mono-phone HMM-UBM is firstly trained by using the speaker-independent database. Then, the hypothesized speaker model is obtained by adapting the parameters of the UBM using the speaker’s training speech and the maximum a posteriori (MAP) estimation. The data sparseness problem is thus solved. The equal error rate (EER) of the proposed system is 6.8% on the IFIY-DESKTOP Ⅱ database.
Key wordsHidden Markov Model (HMM)    Universal Background Model (UBM)    Voiceprint Password    Gaussian Mixture Models   
收稿日期: 2011-01-20     
ZTFLH: TN912.3  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60970161)、中央高校基本科研业务费专项项目资助
作者简介: 章钊,女,1987年生,硕士研究生,主要研究方向为说话人识别、语音信号处理。E-mail:zzhaotoo@mail。ustc。edu。cn。郭武,男,1973年生,博士,副教授,主要研究方向为说话人与语种识别、确认。戴礼荣,男,1962年生,博士,教授,主要研究方向为语音信号处理、说话人与语种识别、多媒体通信、DSP。
引用本文:   
章钊,郭武,戴礼荣. 基于HMM-UBM的声纹密码识别[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(4): 664-668. ZHANG Zhao, GUO Wu, DAI Li-Rong. The HMM-UBM Based Voice Print Password System. , 2012, 25(4): 664-668.
链接本文:  
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