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  1. 利用时长信息提高说话人确认系统的鲁棒性

  2. 在文本无关说话人确认领域,基于总差异空间的说话人确认方法已成为主流方法,其中概率线性判别分析(Probabilistic Linear Discriminant Analysis, PLDA)因其优异的性能受到广泛关注。然而传统PLDA模型没有考虑注册语音与测试语音时长失配情况下的差异信息,不能很好地解决因时长失配带来的说话人确认系统性能下降的问题。该文提出一种估计时长差异信息方法,并将此差异信息融入PLDA模型,从而提高PLDA模型对时长差异的鲁棒性。在NIST数据库上的实验表明,所提出的方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:251904
    • 提供者:weixin_38637580