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 (6): 916-921    DOI:
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基于TLS-NAP的文本无关说话人识别算法
何亮,杨毅,刘加
清华大学电子工程系清华信息科学与技术国家实验室筹北京100084
TLS-NAP Algorithm for Text-Independent Speaker Recognition
HE Liang, YANG Yi, LIU Jia
Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology,
Department of Electronic Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084

全文: PDF (417 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 为提高文本无关说话人识别系统的识别率,提出一种基于总体最小二乘法的无用分量投影算法。利用总体最小二乘法估计的隐含变量考虑无用分量投影矩阵的扰动,并将该扰动最小化,使基于该隐含变量求得的投影矩阵能更好地刻画无用分量空间。在美国国家标准技术署于2008年公布说话人识别数据库上的实验结果验证该方法的有效性。
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何亮
杨毅
刘加
关键词 说话人识别无用分量投影总体最小二乘法支持向量机高斯混合模型    
Abstract:To improve the recognition accuracy rate of a text-independent speaker recognition system, a total least square-nuisance attribute projection (TLS-NAP) algorithm is proposed. The perturbation of the projection matrix is considered and its negative effect is minimized when hidden variables are estimated by the total least square algorithm. A better performance is obtained by the nuisance attribute projection space based on these variables. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by the experimental results on NIST SRE 08 data corpus.
Key wordsSpeaker Recognition    Nuisance Attribute Projection    Total Least Square Method    Support Vector Machine    Gaussian Mixture Models   
收稿日期: 2011-11-02     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.90920302,61005019,61105017)、国家863计划项目(No.2008AA040201)资助
作者简介: 何亮,男,1981年生,博士,助理研究员,主要研究方向为说话人识别、语种识别。E-mail:sanphiee@gmail。com。杨毅,女,1978年生,博士,助理研究员,主要研究方向为麦克风阵列、语音增强。刘加,男,1955年生,教授,博士生导师,主要研究方向为语音识别。
引用本文:   
何亮,杨毅,刘加. 基于TLS-NAP的文本无关说话人识别算法[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(6): 916-921. HE Liang, YANG Yi, LIU Jia. TLS-NAP Algorithm for Text-Independent Speaker Recognition. , 2012, 25(6): 916-921.
链接本文:  
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