【摘 要】
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在基于总变化因子i-vector的说话人识别中,应用概率线性鉴别分析(PLDA)可以极大地提高性能。然而,PLDA假设的高斯分布并不能准确地描述i-vector,通过将高斯分布替换成重
【机 构】
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中国科学院语言声学与内容理解重点实验室
【出 处】
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中国科学院声学研究所第四届青年学术交流会
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在基于总变化因子i-vector的说话人识别中,应用概率线性鉴别分析(PLDA)可以极大地提高性能。然而,PLDA假设的高斯分布并不能准确地描述i-vector,通过将高斯分布替换成重尾分布,性能会获得能进一步提高。另外,通过对i-vector进行长度规整或方差谱规整,得到的i-vector服从高斯分布,也可达到同等的性能,同时规避了重尾分布下计算量过大这一问题。
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