【摘 要】
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在短语音环境下,总变率空间对语音概率分布估计不足,导致说话人识别性能下降。针对上述问题,提出一种基于总变率空间和时延神经网络(TDNN)的增强说话人身份向量的方法。目的是学习总变率空间和时延神经网络的线性相关性,同时提取说话人嵌入向量并投影在新的空间上,组合成新的说话人超向量来增强说话人信息。训练阶段,分别训练总变率空间和时延神经网络,重新组建一个无关说话人集,从中提取身份向量和x向量并在典型关联分析(CCA)下得到投影矩阵;注册和测试阶段,抽取注册和测试说话人的嵌入向量,通过投影矩阵映射在新空间中,然后
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学云南省计算机国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61761025)。
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在短语音环境下,总变率空间对语音概率分布估计不足,导致说话人识别性能下降。针对上述问题,提出一种基于总变率空间和时延神经网络(TDNN)的增强说话人身份向量的方法。目的是学习总变率空间和时延神经网络的线性相关性,同时提取说话人嵌入向量并投影在新的空间上,组合成新的说话人超向量来增强说话人信息。训练阶段,分别训练总变率空间和时延神经网络,重新组建一个无关说话人集,从中提取身份向量和x向量并在典型关联分析(CCA)下得到投影矩阵;注册和测试阶段,抽取注册和测试说话人的嵌入向量,通过投影矩阵映射在新空间中,然后
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