【摘 要】
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基于美国国家科学技术标准局的说话人识别评测任务,提出了快速说话人识别技术框架。在此框架下,低层的声学特征向量首先经过高斯混合建模和非线性映射,转变为高层的高维特征
【机 构】
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国家计算机网络应急技术处理协调中心,中国科学院语言声学与内容理解重点实验室
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基于美国国家科学技术标准局的说话人识别评测任务,提出了快速说话人识别技术框架。在此框架下,低层的声学特征向量首先经过高斯混合建模和非线性映射,转变为高层的高维特征向量（超向量）;接着利用区分性分类器支持向量机,对超向量进行分类;最后依据假设检验理论,进行最终判决。相比较传统的说话人识别系统,以超向量作为特征进行分类,比直接采用声学特征更为稳健。实现了一个快速说话人识别系统,并在电话数据集上进行测试,取得了不错的效果。
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