基于重组超矢量的GMM-SVM说话人辨认系统

来源：计算机技术与发展杂志2017年第07期北京时间：

作者：欧国振;孙林慧;薛海双

摘要：在传统的高斯混合模型-支持向量机(Gaussian Mixture Model-Support Vector Machine,GMM-SVM)说话人辨认系统中,SVM利用从GMM矢量空间中得到的超矢量(Super Vector)直接对说话人进行建模与识别,由于没有考虑到超矢量内各均值矢量之间的关联性,识别性能有限.为此,提出了基于重组超矢量构建文本无关的GMM-SVM说话人辨认系统.该系统充分利用各相邻高斯分量的均值矢量的高度关联性,保证了重组后的超矢量能充分反映说话人身份的内在细节,使得系统具有充分利用SVM处理高维小数据性能的优越特点.验证实验结果表明,与传统的GMM-SVM系统相比,重组超矢量GMM-SVM说话人辨认系统显著地缩短了系统建模的时间,同时有效地提高了说话人的辨别率.

关键词：说话人辨认;高斯混合模型-支持向量机;超矢量重组;辨别率;建模时间