基于核函数的IVEC-SVM说话人识别系统研究

在说话人识别研究中，基于身份认证向量（Identity vector，IVEC）的说话人建模方法可以有效地提取说话人信息，是目前处于国际前沿的建模方法．本文对身份认证向量后接支持向量机（Identity vector followed by support vector machine，IVEC—SVM）的说话人识别系统进行了研究，对比了该系统在十种不同核函数下的识别性能、并与文献中身份认证向量后接余弦距离打分（Identity vector followed by cosine distance scoring，IVEC—CDS）系统进行了比较．在美国国家标准技术局（American Nat...

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Published in自动化学报 Vol. 40; no. 4; pp. 780 - 784
Main Author 栗志意 张卫强 何亮 刘加
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 清华大学电子工程系清华信息与科学技术国家实验室 北京 100084 2014
Subjects
Spline核
说话人识别
身份认证向量后接余弦距离打分
身份认证向量后接支持向量机
Spline核
说话人识别
身份认证向量后接支持向量机
身份认证向量后接余弦距离打分
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ISSN0254-4156
1874-1029
DOI10.3724/SP.J.1004.2014.00780

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Summary:在说话人识别研究中，基于身份认证向量（Identity vector，IVEC）的说话人建模方法可以有效地提取说话人信息，是目前处于国际前沿的建模方法．本文对身份认证向量后接支持向量机（Identity vector followed by support vector machine，IVEC—SVM）的说话人识别系统进行了研究，对比了该系统在十种不同核函数下的识别性能、并与文献中身份认证向量后接余弦距离打分（Identity vector followed by cosine distance scoring，IVEC—CDS）系统进行了比较．在美国国家标准技术局（American National Institute of Standards and Technnogy,NIST）组织的2010年电话信道——电话信道说话人识别核心评测数据库上的实验结果显示，基于核函数的IVEC—SVM系统性能明显优于IVEC—CDS的系统性能．此外，实验结果表明基于Spline核的IVEC—SVM系统可取得最好的识别性能，与IVEC—CDS系统相比，其等错点（Equalerrorrate，EER）在分数归一化前后分别降低了10％和3％．
Bibliography:LI Zhi-Yi, ZHANG Wei-Qiang, HE Liang, LIU Jia （1. Tsinghua National Laboratory for Information Science and Tech-nology, Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084）
Identity vector followed by cosine distance scoring（IVEC-CDS）, identity vector followed by support vector machine（IVEC-SVM）, spline kernel, speaker recognition
11-2109/TP
In the text-independent speaker recognition re- search area, identity vector （IVEC） based modeling has been recently proved to be the most efficient method of extracting speaker information. This paper explores and compares the performances of ten different kernel functions in identity vecw tor followed by support vector machines （IVEC-SVM） system and identity vector followed by cosine distance scoring （IVEC- CDS）. Experiments corpora the speaker recognition evaluation data, telephone-telephone corpus released by American National Institute of Standard and Technology （NIST） in 2010, demon- strate that the kernel function based IVEC-SVM system per- forms
ISSN:0254-4156
1874-1029
DOI:10.3724/SP.J.1004.2014.00780