%0 Journal Article
%T 采用模型和得分非监督自适应的说话人识别
%A 王尔玉
%A 郭武
%A 李轶杰
%A 戴礼荣
%A 王仁华
%J 自动化学报
%P 267-271
%D 2009
%R 10.3724/SP.J.1004.2009.00267
%X ？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NISTSRE2006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.
%K 说话人确认
%K 混合高斯模型
%K 非监督模式
%K 得分规整
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract15988.shtml