
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1、互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展方便了我們的生活,同時(shí)也給我們的個(gè)人信息安全敲響了警鐘。我們銀行卡里的錢可能被非法分子盜用,我們?cè)诰W(wǎng)上的個(gè)人信息可能被黑客竊取并用于犯罪。越來(lái)越多的事實(shí)告訴我們,我們需要找到一種不易被竊取和模仿的身份驗(yàn)證方法來(lái)保護(hù)我們的權(quán)益。文本無(wú)關(guān)的說(shuō)話人確認(rèn)作為一種身份驗(yàn)證方法,近幾十年來(lái)一直得到廣泛的研究。
文本無(wú)關(guān)的說(shuō)話人確認(rèn)不限定說(shuō)話內(nèi)容而便于使用,但也正是因?yàn)榇?,加之采集方式和采集環(huán)境的變化,造成了失配的多方面
2、可能。NIST實(shí)驗(yàn)表明,失配是降低說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)性能的重要因素。所以文本無(wú)關(guān)的說(shuō)話人確認(rèn)至今卻還沒(méi)有在市場(chǎng)上得到廣泛應(yīng)用。
本文針對(duì)失配問(wèn)題,進(jìn)行了深入研究。分析了已有的失配補(bǔ)償技術(shù),在此基礎(chǔ)上提出了兩種提高系統(tǒng)性能的失配補(bǔ)償方法,同時(shí)通過(guò)新的建模方法在一定程度上降低了說(shuō)話人識(shí)別建模所需的空間。本文主要內(nèi)容如下:
一、分析了說(shuō)話人確認(rèn)建模的主流方法GMM-UBM的基本原理。GMM-UBM是通過(guò)在建模時(shí)提供基準(zhǔn)
3、,以及在測(cè)試時(shí)通過(guò)說(shuō)話人模型得分和UBM得分相減操作而起到語(yǔ)音類失配補(bǔ)償?shù)淖饔?。?duì)已有的特征域、模型域和得分域的失配補(bǔ)償算法進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹,同時(shí)也分析了各種失配補(bǔ)償法的優(yōu)缺點(diǎn)。
二、針對(duì)現(xiàn)有失配補(bǔ)償方法的不足,提出了Z-cosine方法。該方法首先用本征音方法進(jìn)行語(yǔ)音類失配補(bǔ)償,再采用類內(nèi)方差規(guī)整方法進(jìn)行信道失配補(bǔ)償,最后把經(jīng)過(guò)語(yǔ)音類失配補(bǔ)償和信道失配補(bǔ)償?shù)恼f(shuō)話人因子作為說(shuō)話人模型,測(cè)試時(shí)采用了簡(jiǎn)潔有效的余弦評(píng)分。該方法
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