模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2013, Vol. 26 Issue (8): 705-710    DOI:
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联合因子分析算法中基于信号子空间的空间变换方法
李晋, 郭武, 戴礼荣
中国科学技术大学 电子工程与信息科学系 语音及语言信息处理国家工程实验室 合肥 230027
Space Transformation Based on Signal Subspace in Joint Factor Analysis
LI Jin, GUO Wu, DAI Li-Rong
National Engineering Laboratory for Speech and Language Information Processing, Department of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China, Hefei 230027

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摘要 

在文本无关的说话人确认系统中, 联合因子分析算法以其明确的空间估计方法成为主流的技术手段。然而由于算法流程的限制, 使用该算法得到的说话人空间和信道空间不可避免地产生重叠。为解决空间模型的重叠问题, 文中采用基于信号子空间的空间变换方法, 使空间模型分离。对于NIST SRE 2008核心测试任务中的电话信道注册-电话信道测试, 相对于不采用空间变换的联合因子分析算法, 取得9。2%等错误率的降低。

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李晋
郭武
戴礼荣
关键词 说话人确认联合因子分析(JFA)信号子空间空间变换    
Abstract

Joint factor analysis (JFA) is the mainstream algorithm in the text-independent speaker verification systems due to its clear method of modeling the spaces. However, the inevitable overlaps between the speaker space and the channel space obtained by JFA are caused because of the limitations of the algorithm process. To resolve this problem, the space transformation based on the signal subspace is proposed. Compared with JFA algorithm without the space transformation, an equal error rate (EER) reduction of 9.2% is obtained on the telephone section of the core condition trials of the NIST SRE 2008.

Key wordsSpeaker Verification    Joint Factor Analysis(JFA)    Signal Subspace    Space Transformation   
收稿日期: 2012-12-25     
作者简介: 李晋(通讯作者), 男, 1987年生, 硕士研究生, 主要研究方向为说话人识别.E-mail:lijin87@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和确认.戴礼荣, 男, 1962年生, 博士, 教授, 主要研究方向为语音识别、信号处理。
引用本文:   
李晋, 郭武, 戴礼荣. 联合因子分析算法中基于信号子空间的空间变换方法[J]. 模式识别与人工智能, 2013, 26(8): 705-710. LI Jin, GUO Wu, DAI Li-Rong. Space Transformation Based on Signal Subspace in Joint Factor Analysis. , 2013, 26(8): 705-710.
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