文章摘要
姜涛,韩纪庆,郑铁然,张光成.极低错误接受率的说话人识别方法研究[J].高技术通讯(中文),2011,21(4):
极低错误接受率的说话人识别方法研究
Study on a speaker recognition method with very low false acceptance
  
DOI:
中文关键词: 说话人识别;极低错误接受率;粗粒度分析窗;集外竞争模型;变化状态统计矢量
英文关键词: 
基金项目:973计划
姜涛,韩纪庆,郑铁然,张光成
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001
摘要点击次数: 2652
全文下载次数: 0
中文摘要:
      针对一些说话人识别方法在应用中要面对海量的集外数据,其很低的错误接受率也会带来大量识别错误的情况,进行了极低错误接受率的说话人识别技术的研究,以求在保证召回率的前提下,将错误接受率降低至约万分之一的水平.研究的重点是对经典的高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)方法进行了改进,加入一个确认判决机制来进一步拒绝集外误识,尝试了三种确认方法--基于粗粒度分析窗的方法、基于集外竞争模型的方法、基于变化状态统计矢量的方法.实验结果表明,这三种方法都能够有效降低错误接受率指标,其中基于变化状态统计矢量的方法取得了最好的效果.
英文摘要:
      
查看全文   查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭

分享按钮