说话人识别模型
第三章说话人识别模型
３１引言
在第二章中，我们介绍了如何把语音分成一Ｉ吻顾的语音段，然后逐帧的提取各种特征参数的过
程。经过特征参数提取这个步骤之后，每一帧语音对应一个特征参数矢量（这个特征参数矢量可能包含上一章所介绍的各种特征参数），而一段语音就被处理成一个特征参数矢量的集合。从随机过程
的观点看，每一个特征参数矢量对应观测空间的一个样本点，一段语音则对应一个样本点的集合。
基于模板的说话人识别系统都包含训练和识别两个子模块。训练的过程，就是要对训练语音的样本点集合按某种方式建立模板。对多个人进行训练以后，可以得到多套模板。识别的过程，就是
要把待识别语音的样本点集合与训练所得到的各个模板分别进行比对，与每个模板比对时都按某种
方法得到一个相似度的评判，最后综合这些相似度的结果，进行最终的判决。图１－１是对训练和识
别的一个直观的描述，这里重绘如下。
（ａ） ２１练
未知说话人
（ｂ）识别
图３－１模板匹配的说话人识别方法
２１
３－２平均值形式的模板—简单统计识别方法２２ 从图３－１中我们可以看出，模板的形式是说话人识别方法中关键的一环，不同的模板形式需要
不同的训练方法、模板比对方法和最后的判决方法可以说不同的模板形式也就决定了不同的说话
人识别方法。模板的形式有简单有复杂，常用的模板形式包括平均值形式的模板、码本形式的模板、建立在随机分布认识上的ＧＭＭ模板和建立在随机过程认识Ｌ的ＨＭＭ模板。本章将分别对这些模
板形式做简单的介绍和分析。并在最后给出我的系统的大致设想并陈述理由
３．２平均值形式的模板—简单统计识别方法
平均值形式的模板是最简单的模板，它取所有训练样本点的平均值样本点来做参考模板。记一
个说话人的训练样本点的集合为｛，、｝几、 Ｎ为训练样本点总数，那么对应这个说话人的模板就是一
个点
（３－１）
在识别的时候，待识别的样本点、到模板的距离定义为
ｄ（ｘ，、）一（ｘ，一、）＇Ｗ（ｘ、一：）（３－２）
这里Ｗ是一个加权矩阵，不同的Ｗ对应不同的距离测度，当Ｗ是一个单位阵时，对应欧氏距离（Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ Ｄｉｓｔａｎｃｅ）；当Ｗ为对应ｚ的逆协方差矩阵时对应马氏距离（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ Ｄｉｓｔａｎｃｅ）：我们
在后面还会介绍到一种对ＬＰＣ参数特别有效的距离测度，在那里，Ｗ为用自相关法计算ＬＰＣ参数
时得到的自相关矩阵，即（２－２５）式中的系数矩阵，对应的距离测度被称为Ｉｔａｋｕｒａ－Ｓａｔｉｏ距离测度
待识别的语音样本点的集合闪二１到一个模板，的距离有一个统计平均・
、＿二｝ｄ（ｘ；，ｚ） Ｎ‘胃（３－３）
其中Ｎ＇为识别样本点总数式中的ｄ就是我们最后用以衡量训练语音和识别语音相近度的依据。在
ＡＳＶ中，说话人声明了自己的身份，因此只需要计算与一个模板的距离歹，如果歹小于某个门限姚，
那么就认为说话人身份与所声明的身份相匹配，否则认为不匹配；而在ＡＳＩ中，说话人可能是一组
说话人中的一个，这组说话人对应模板集ｆ瓦 １＂＇ｌｘｋｌｘ＝ｉ， Ｍ为可能的说话人的个数，这时需要分别与这组
说话人模板‘｝算平均距离得到因Ｍｋ－Ｉ ＇取其中最小的那一个作为可能匹配的对象
呱。。一ｍｉｎ ｛ｄｋ ｝ （３－４）
如果ｄ，，，，，，小于某个门限ｄｏ，则认为说话人与被指定对象匹配，否则认为说话人不是这组可能说话
人中的任意一个。
平均值形式的模板对应了一类最简单的识别方法—简单统计识别方法，这种方法也是说话人识别领域最初采用的方法。这种方法认为取平均的结果可以使得那些反映说话人信息的成分保留下
wenet语音识别模型训练实例_范文模板及概述
wenet语音识别模型训练实例 范文模板及概述
1. 引言
1.1 概述
本文主要介绍了wenet语音识别模型训练实例的相关内容。近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音识别在各个领域中起到了重要作用。WEnet是一种基于深度学习的语音识别模型，具有较高的准确性和鲁棒性。本文旨在通过一个实例来展示如何使用WEnet模型进行语音识别任务的训练。
1.2 文章结构
文章共分为五个部分。首先是引言部分，对文章进行整体概述；然后是WEnet语音识别模型训练实例的详细介绍，在该部分中将包括模型背景、数据准备与预处理以及训练算法与参数设置；接下来是实验结果与分析，包括性能评估指标、结果展示以及结果分析与讨论；之后是模型改进与优化策略，包括提升数据质量方法、超参数调优策略以及增加模型复杂度方法；最后是结论和展望部分，总结研究成果并探讨未来的研究方向。
1.3 目的
本文旨在通过具体实例展示WEnet语音识别模型的训练过程和结果分析，帮助读者更好地理解该模型的特点和应用。同时，本文还将探讨如何改进和优化模型，提出相应的方法和策略。通过这篇文章，读者可以学习到在实际任务中使用WEnet模型进行语音识别的技巧，并为进一步研究和开发相关领域的应用奠定基础。
2. WEnet语音识别模型训练实例
2.1 模型背景
WEnet是一种用于语音识别的端到端模型，其特点是具有较高的性能和较快的训练速度。该模型结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的优势，并采用了深度学习技术进行训练。
2.2 数据准备与预处理
在进行WEnet语音识别模型训练之前，需要对数据进行准备和预处理。首先，收集大量的语音数据并进行筛选，确保数据具有代表性。然后，对数据进行标注，即为每个语音样本添加相应的标签或文本信息。接下来，对数据进行预处理，包括将语音信号转化为数字形式表示、切分成适当长度的片段等。
2.3 训练算法与参数设置
在开始WEnet模型的训练之前，需要选择合适的训练算法和设置相应的参数。常用的训练算法包括随机梯度下降（SGD）、自适应矩估计（Adam）等。同时，还需设置与训练有关的超参数，如学习率、批次大小、迭代次数等。
语音识别技术中的说话人识别与说话人验证方法探讨
语音识别技术中的说话人识别与说话人验证方法探讨
近年来，语音识别技术在人工智能领域得到了广泛的应用和持续的发展。其中，说话人识别和说话人验证作为语音识别领域的重要研究方向，成为了为人们提供更加个性化和安全的技术解决方案的关键。本文将探讨在语音识别技术中的说话人识别与说话人验证方法。
首先，说话人识别是指通过声音信号的特征进行识别，从而确定说话人的身份。说话人识别方法从多个方面进行研究，包括声纹特征提取，模型训练和匹配等。在声纹特征提取方面，常用的方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和i-vectors（identity vectors）等。MFCC是提取说话人语音特征的常用方法，它通过将语音信号转换为频谱特征来表示说话人声音的特点。而i-vectors是一种基于高斯混合模型（GMM）的说话人特征提取方法，它可以克服MFCC的缺点，并具有更好的识别性能。在模型训练和匹配方面，常用的方法包括GMM-UBM（GMM-Universal Background Model）、PLDA（Probabilistic
Linear Discriminant Analysis）和深度学习等。GMM-UBM通过建立一个声学模型来对说话人进行建模，并使用一个通用的背景模型来表示说话人类别之外的声音。而PLDA则通过一个多元高斯模型来进行建模，进一步提高了说话人识别的准确性。深度学习方法则利用深度神经网络对语音信号进行特征提取和分类，具有较好的性能。 其次，说话人验证是指通过语音信号验证说话人的身份真实性。在说话人验证中，常用的方法包括基于特征矢量和基于深度神经网络的方法。基于特征矢量的方法使用已经提取好的说话人特征，通过计算特征之间的相似度来进行验证。其中，i-vectors是一种常用的特征矢量，可以用于反映说话人的声音特点。基于深度神经网络的方法则利用深度学习的技术对语音信号进行特征提取和匹配，具有较好的准确性和鲁棒性。
说话人识别VQ、HMM和NN方法浅析
电信技术研究 ＺＯＯＳ年第２期
说话人识别ＶＱ、ＨＭＭ和ＮＮ方法浅析
陈国兴贺苏宁
摘要：说话人识别方法很多，本文针对应用比较广泛的ＶＱ、ＨＭＭ和ＮＮ三种方法， 比较分析了它们的优缺点，重点介绍了ＶＱ技术中ＶＱ码本的形成问题，提出了一个 基于特征空间分布的初始码本选择法、最后，文章就说话人识别的问题与发展提出了 自己的一点看法。 关键词：炙量量化 神经网络 臆马尔可夫模型 Ｉ ＢＧ算法
说话人识别始于六十年代，它是通过对说话人语声的分析．自动的判断说话人是否在 呵识别的范围内．以及它是哪一个人 四十年来．提出的说话人识别方法很多，每种方法都 有自身的优缺点．不能说一种方法就绝对比另一种方法好。从目前的研究来看，臆马尔可 夫模型法、矢量量化法和人工神经网络法受到的重视程度较高，表现出了比较好的识别 性能。
Ｉ 矢量置化法（Ｖｅｃｔｏｒ Ｑｕａｎｄｚａｔｉｏｎ，ＶＱ） 矢量量化技术是７ｏ年代末、８０年代初发展起来的一种极其重要的信号压缩方法，它 广泛应用于语音信号处理、图像信号处理等领域 由于ＶＱ技术可以有效的压缩和提取说 话人的个陛特征．其码本可以在最佳意义上代表说话人特征空间的所有训练矢量．因而 ＶＱ码本可以作为有效的说话人模型．用于说话人识别。 矢量量化用于说话人识别，是将说话人作为～个信源，利用矢量量化技术对其建模 （由训练序列聚类生成ＶＱ码本）、使ＶＱ码本与说话人一一对应，识别时，用所有的码本 对输八测试序列进行编码，井计算出各自的总平均量化失真，然后进行比较，以最小失真 的参考模式作为判决对象．从而实现说话人识别。 基于ＶＱ技术的说话人识别系统原理框图如图１所示。该系统的关键问题是如何获 取ＶＱ码本，通常采用的是Ｉ １３（３算法。在ＬＢＧ算法中，以下三个关键性的问题将直接影 响到码本质量和系统的识别性能，即： ・失真测度选取。失真测度的选取与应用ＶＱ技术的领域及采用的参数类型有关。 目前，常用的几种失真测度类型为：均方误差（即欧氏距离）、ｌｔａｋｕｒａ Ｓａｉｔｏ距离和似然比 距离等 一般来说，ＬＰＣ系数及其导出特征通常用ｌｔａｋｕｒａ—Ｓａｉｔｏ距离，而对时域参数和各 种短时参数通常用欧氏距离 ・初始码本设计，由于Ｔ
基于改进的高斯混合模型算法的说话人识别
第３０卷第１期 ２０１０年２月 辽宁工业大学学报（自然科学版）
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ） Ｖｏ１．３０．Ｎｏ．１ Ｆｅｂ．２０１０
基于改进的高斯混合模型算法
的说话人识别
邵妍，霍春宝，金曦
（辽宁工业大学电子与信息工程学院，辽宁锦州 １２１００１）
摘要：高斯混合模型（ＧＭＭ）已广泛运用于文本无关的说话人识别系统中，该方法具有简单高效的特点。
在使用ＥＭ算法训练ＧＭＭ时，ＧＭＭ模型的初始化参数必须首先确定。本文采用改进后的模糊Ｃ均值聚类（ＦＣＭ）
方法将特征矢量归为与混合数相等的各个类中，然后计算参数作为初始值。实验表明，此训练方法能够获得更优
的模型参数且识别率有较大的提高。
关键词：声纹识别；高斯混合模型；模糊Ｃ均值聚类；ＥＭ算法 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７４．３２６１（２０１０）０１—０００８．０３
Ｓｐｅａｋｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｍｏｄｅｌ
ＳＨＡ０ Ｙａｎ，ＨＵＯ Ｃｈｕｎ—ｂａｏ，ＪＩＮ Ｘｉ
（Ｅｌｅｃｔｒｏｎ＆Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｊｉｎｚｈｏｕ １２１００１，Ｃｈｉｎａ）
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｓｐｅａｋｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｇａｕｓｓｉａｎ ｍｉｘｔｕｒｅ ｍｏｄｅｌ；ｆｕｚｚｙ Ｃ—ｍｅａｎｓ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；
ＥＭ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｇａｕｓｓｉａｎ ｍｉｘｔｕｒｅ ｍｏｄｅｌ（ＧＭＭ）ｗａｓ ｗｉｄｅｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｅｘｔ—ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｓｐｅａｋｅｒ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈ ｈａｄ ａ ｓｉｍｐｌｅ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｗｈｅｎ ｕｓｉｎｇ ＥＭ ｔｏ ｔｒａｉｎ ＧＭＭ ｍｏｄｅｌ，
基于深度神经网络的语音识别模型研究共3篇
基于深度神经网络的语音识别模型研究共3篇
基于深度神经网络的语音识别模型研究1
随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术已经成为了人机交互的一个重要领域。语音识别技术对于改善人们的生活和工作具有重要的作用。传统的语音识别技术主要是基于模板匹配和高斯混合模型的方法。但是这些方法具有很多的局限性，如处理长文本准确度低、噪声干扰较敏感、实时性不高等问题。
近年来，深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）作为一种新的模型结构被引入到了语音识别中。基于深度神经网络的语音识别技术，常常被称为“端到端的语音识别”，相比传统技术，它具有许多优势。首先，DNN 可以自适应学习特征来表示语音信号。其次，DNN具有实时性，可以很好地处理长语音文本。最后，DNN具有良好的噪声屏蔽能力，能够在较差的语音环境中准确识别语音。
基于深度神经网络的语音识别模型在近年来的研究中取得了很大的进展。首先，目前的模型采用了长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和残差神经网络（ResNet）等结构，在语音识别性能上得到了不错的提升。此外，针对深度神经网络模型存在的参数多、训练时间长、内存消耗大等问题，学者们提出了很多优化方法，比如剪枝、量化、跳跃连接等。
深度神经网络语音识别的实现过程可大致分为如下几个步骤：首先将语音信号转化为语音特征向量，然后将其送入深度神经网络中进行训练，完成后使用深度神经网络进行验证和应用。
语音识别中最重要的一步就是特征提取，而时频展示法（Spectrogram）是最常用的特征表述法。Spectrogram 将语音信号在时域方向上进行分割，并将每份信号转换为对应的频谱图。许多学者通过对 Spectrogram 进行分析和优化，不断提高其性能。
深度神经网络语音识别的训练过程可分为监督学习和无监督学习。监督学习使用有标注的语音样本作为训练数据，利用这些数据来训练深度神经网络，使其能够自动识别未标注的样本。而无监督学习则不需要标注的语音数据，其可以自己建模语音数据，从而学会语音特征提取。
基于GMM的说话人识别技术研究
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
基于ＧＭＭ的说话人识别技术研究
曹 洁，潘鹏
ＣＡＯ Ｊｉｅ，ＰＡＮ Ｐｅｎｇ 兰州理工大学计算机与通信学院，兰州７３００５０
Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，Ｌａｎｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ ７３００５０，Ｃｈｉｎａ
ＣＡＯ Ｊｉｅ，ＰＡＮ Ｐｅｎｇ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ＧＭＭ ｂａｓｅｄ ｓｐｅａｋｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｆｉｃａｆｉｏｎｓ， ２０１１．４７（１１）：１１４．１１７．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅ ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｍｏｄｅｌ（ＧＭＭ）ｉｎ ｓｐｅａｋｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ａ ＧＭＭ ｂａｓｅｄ ｓｐｅａｋｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｎｓｉｓｔｓ ｏｆ ｆｏｕｒ ｍｏｄｕｌｅｓ ｔｈａｔ ａｒｅ ａｕｄｉｏ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｓｐｅｅｃｈ ａｃｔｉｖｉｔｙ
ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｓｐｅａｋｅｒ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ａｕｄｉｏ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｔｈｒｅｅ ｍｏｄｕｌｅｓ ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｅ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｔｒａｉｎｉｎｇ ｓｅｇｍｅｎｔ
ｏｆ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｌａｓｔ ｍｏｄｕｌｅ ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｅｓ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｅｇｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ．Ａ ｓｐｅｅｃｈ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｄｅｔｅｃｔｏｒ ｗｈｉｃｈ
基于深度学习的说话人识别算法研究
基于深度学习的说话人识别算法研究
第一章：引言
1.1 研究背景
说话人识别，即语音识别中的一项重要任务。它的应用广泛，包括语音识别、语音合成、音频驱动虚拟角色等。由于每个人的声音特征都是独一无二的，因此说话人识别成为可能。随着深度学习的兴起，其在说话人识别领域的研究取得了巨大进展。
1.2 研究目的
本研究的目的是探索基于深度学习的说话人识别算法。通过收集和处理海量的语音数据，从中提取有效特征，并训练深度学习模型来进行说话人识别。进一步，通过实验验证算法的准确性和可靠性。
第二章：深度学习介绍
2.1 深度学习概述
深度学习是一种机器学习的分支，它模仿人脑神经网络的结构和工作原理，通过多层次的网络结构来实现对数据的学习和分析。深度学习的主要特点是能够从大规模数据中自动学习特征，并在复杂任务上取得优秀的性能。
2.2 深度学习在语音识别的应用
深度学习在语音识别领域取得了巨大成功。其中，卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）是常用的深度学习模型。通过CNN可以提取高级特征，而RNN则可以实现对语音序列的建模。
第三章：说话人识别算法研究
3.1 数据收集与预处理
为了训练说话人识别模型，首先需要收集大规模的语音数据。这些数据可以包括各个种类的语音，如单字、长句、语音指令等。之后，对数据进行预处理，包括语谱图转换、特征提取等。
3.2 特征提取
在深度学习中，特征提取是非常关键的一步。常用的特征提取方法包括梅尔频谱系数（MFCC）、倒频谱（LPCC）等。这些方法能够从原始语音中提取有用的特征，用于后续的模型训练。
3.3 模型训练
采用深度学习的方法对说话人进行识别，需要构建识别模型并进行训练。常见的模型包括深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。通过多次迭代训练，提高模型的准确性和稳定性。
3.4 模型评估与优化
模型训练完成后，需要对其进行评估和优化。评估指标可以包括准确率、召回率等。通过改进模型结构、调整超参数等方式进行优化，提高识别算法的性能。
基于VQMAP模型和AdaBoost学习算法的说话人识别
第４０卷第３期
２０１０年５月 东南大学学报（自然科学版）
ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＳＯＵＴＨＥＡＳＴ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ） ＶＯ１．４０ ＮＯ．３ Ｍａｖ ２０１０
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—０５０５．２０１０．０３．００８
基于ＶＱＭＡＰ模型和ＡｄａＢｏｏｓｔ学习算法的说话人识别
吴海洋 吕 勇 吴镇扬
（东南大学信息科学与工程学院，南京２１００９６）
摘要：为了解决传统说话人识别系统在集成学习后识别速度变慢且容易过学习的问题，构造了
一种基于最大后验矢量量化（ＶＱＭＡＰ）模型和自适应提升（ＡｄａＢｏｏｓｔ）学习算法的说话人识别系
统．首先，分析了说话人识别系统中基分类器性能对集成分类器泛化误差的影响．然后，针对说话
人的类别数，构造适当精度的ＶＱＭＡＰ模型．最后，利用包含提前终止策略的ＡｄａＢｏｏｓｔ学习算法
将该模型提升为强分类器．实验结果表明：该算法的识别速度较高，是最大后验高斯混合模型
（ＧＭＭＭＡＰ）的９倍；该算法可有效控制ＡｄａＢｏｏｓｔ学习算法在说话人识别中的过学习问题，其
性能优于ＶＱＭＡＰ模型，且在训练数据较少或者类别数可预计的情况下，其性能可接近甚至超过
ＧＭＭＭＡＰ模型．
关键词：最大后验矢量量化模型；自适应提升；提前终止；说话人识别
中图分类号：ＴＮ９１２．３４ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１—０５０５（２０１０）０３－０４７６．０５
Ｓｐｅａｋｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＶＱＭＡＰ ｍｏｄｅｌ
ａｎｄ ＡｄａＢｏｏｓｔ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｗｕ Ｈａｉｙａｎｇ Ｌｉｉ Ｙｏｎｇ Ｗｕ Ｚｈｅｎｙａｎｇ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ ｈｆｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｏｕｔｈｅａｓｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９６，Ｃｈｉｎａ）
说话人识别相关基础知识整理（持续更新）
说话⼈识别相关基础知识整理（持续更新）
说话⼈识别领域的研究所⾯临的挑战
背景噪声问题，跨信道问题，多说话⼈分割聚类，多模态识别，短语⾳问题，语⾳的长时变换问题，⽿语⾳以及其他各种实际应⽤环境下的
鲁棒性问题等。
说话⼈识别技术研究的核⼼是解决训练与测试之间的失配问题，这种失配也称作会话变异（Session Variability）导致训练和测试之间差异
的因素主要分为两⼤类：说话⼈差异，如声道差异、发⾳特点、说话⼈风格等，这是对说话⼈识别有⽤的部分；会话间差异，如不同的采集
设备、传输媒介等，这种失配严重影响说话⼈识别的性能。在进⾏说话⼈识别前，导致会话间差异的各种失配信息都应该被去除。⼀个理想的说话⼈识别系统，应该在去除失配信息的同时尽量完整地保留说话⼈本质特征
在具体研究中，语⾳中说话⼈个性特征的分离与提取以及精准的模型建模是决定系统性能的两个关键环节。
说话⼈识别的分类和基本组成
（1）说话⼈识别根据使⽤的范围可分为三类：
1）说话⼈辨认（Speaker Identification），即判定待测试说话⼈的语⾳属于⼏个参考说话⼈其中之⼀，是⼀个多选⼀问题；
2）说话⼈确认（Speaker Verification），即确定待测说话⼈的语⾳与其特定参考说话⼈是否相符，是⼆选⼀的是⾮问题，即确认（肯定）
或拒绝（否定）。3）说话⼈分割和聚类（Speaker segmentation and clustering），此时输⼊的语⾳信号由两个或多个不同说话⼈的语⾳交替出现组成，需要
将每⼀个说话⼈的语⾳都挑出来并且聚类成⼀类。
（2）说话⼈辨认研究根据待测试语⾳的特点可以分为两类：
1）闭集（close-set）识别，即待测说话⼈的语⾳必然属于候选说话⼈集合中的某⼀位，待测语⾳要与集合中的说话⼈模型⼀⼀匹配，即待
识别说话⼈属于已知的说话⼈集合。2）开集（open-set）识别，部分待测说话⼈不属于已知的说话⼈集合，这要求开集情况下待测语⾳在与集合中的说话⼈模型库⼀⼀匹配
用于说话人识别支持向量机模型的核函数选择
第３０卷第４期
２０１３年４月 计算机应用与软件
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖ０１．３０ Ｎｏ．４
Ａｐｒ．２０１３
用于说话人识别支持向量机模型的核函数选择
钱海军
（珠海城市职业技术学院广东珠海５１９０００）
摘 要 支持向量机（ＳＶＭ）已广泛地应用于文本无关的说话人辨认系统，不同的核函数影响识别性能。基于此，在ＴＩＭＩＴ语料
库上对线性核、多项式核以及径向基核进行了对比实验。实验表明多项式核在多项式次数等于６的情况下具有最佳的识别性能，其
识别率可以达到８２．８８％。
关键词 支持向量机说话人辨认系统核函数ＴＩＭＩＴ语料库
中图分类号ＴＰ３９１．４２ 文献标识码Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—３８６ｘ．２０１３．０４．０７４
ＫＥＲＮＥＬ ＦＵＮＣＴＩｏＮ ＳＥＬＥＣＴＩｏＮ ＦｏＲ ＳＰＥＡＫＥＲ ＲＥＣｏＧＮＩＴＩｏＮ ＳＶＭ ＭｏＤＥＬ
Ｑｉａｎ Ｈａｉｊｕｎ
（Ｚｈｕｈａｉ Ｃｉｔｙ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ，Ｚｈｕｈａｉ ５１９０００，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ｈａｓ ｂｅｅｎ ｗｉｄｅｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｅｘｔ—ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｓｐｅａｋｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｋｅｒｎｅｌ ｆｈｎｃｔｉｏｎｓ
ｓｗａｙ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｉｓ，ｗｅ ｃｏｎｄｕｃｔ ｔｈｅ ＣＯＩｌｔｒａｓｔ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｏｎ ｌｉｎｅａｒ ｋｅｒｎｅｌ，ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ ｋｅｒｎｅｌ ａｎｄ ＲＢＦ ｋｅｒｎｅｌ
ｏｎ ＴＩＭＩＴ ｃｏｒｐｕｓ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ ｋｅｒｎｅｌ ｈａｓ ｂｅｓｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｗｈｅｎ ｗｉｔｈ ａ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ６，ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ