Speaker Verification with Model-based and Score-based Unsupervised Adaptation Meth
Eryu Wang, Wu Guo, Yijie Li, Li-Rong Dai, Ren-Hua Wang · Acta Automatica Sinica · 2009
摘要: 在说话人识别的研究中, 使用以前的测试语句信息对模型参数或者测试得分进行动态更新, 使模型可以更精确地反映测试语句和说话人模型之间的关系, 这种更新策略称为非监督模式, 这方面的研究对实际的说话人识别系统具有非常重要的意义. 本文除了采用非监督的说话人模型自适应更新方法之外, 还提出了非监督的得分域自适应算法: 首先采用双高斯函数对得分建立一个先验的得分模型, 利用最大后验概率准则对得分规整的模型进行调整. 在测试过程中, 采用得分域和模型域的非监督算法可以互相补充, 提高识别率, 在NIST SRE 2006年1训练语段-1测试语段数据库上, 使用模型域和得分域非监督自适应的系统能够取得等错误率4.3%和检测代价函数0.021的结果. 关键词: 说话人确认 / 混合高斯模型 / 非监督模式 / 得分规整