| 采用UBM更新量作为支持向量机特征的说话人确认 |
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| 引用本文： | 郭武,戴礼荣,王仁华. 采用UBM更新量作为支持向量机特征的说话人确认[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2008, 48(Z1): 704-707 |
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| 作者姓名： | 郭武 戴礼荣 王仁华 |
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| 作者单位： | 郭武（中国科技大学,电子工程与信息科学系,合肥,230027）;戴礼荣（中国科技大学,电子工程与信息科学系,合肥,230027）;王仁华（中国科技大学,电子工程与信息科学系,合肥,230027） |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) , 中国科技大学青年教师基金 , 微软基金 |
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| 摘 要： | 在采用支持向量机的文本无关的说话人确认中,针对传统的均值超向量特征区分性不够明显的情况,该文提出采用相对背景模型的权重更新量以及均值更新量形成超向量,用这个超向量作为支持向量机的特征函数,在线性核函数的情况下,能够取得优于均值超向量和传统的Gauss混合模型一通用背景模型(GMM-UBM)的方法.在2006年美国国家标准与技术研究所说话者识别(NIST SRE)lconv4w-lconv4w数据库上,该方法相对于基线的GMM-UBM系统等错误率降低了22％.实验结果表明:权重参数在支持向量机中具有重要的作用,在不考虑与UBM的耦合性的情况下超向量能够取得更强的分类能力.
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| 关 键 词： | 说话人确认 混合Gauss模型 超向量 |
| 文章编号： | 1000-0054(2008)1-0704-04 |
| 修稿时间： | 2007-09-10 |
Speaker verification based on improved updates to the SVM |
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| GUO Wu,DAI Lirong,WANG Renhua. Speaker verification based on improved updates to the SVM[J]. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2008, 48(Z1): 704-707 |
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| Authors: | GUO Wu DAI Lirong WANG Renhua |
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