[发明专利]一种说话人识别方法及系统有效
| 申请号： | 201210555152.9 | 申请日： | 2012-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN103077720A | 公开（公告）日： | 2013-05-01 |
| 发明（设计）人： | 周若华;颜永红;梁春燕;杨琳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所;北京中科信利技术有限公司 |
| 主分类号： | G10L17/12 | 分类号： | G10L17/12 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种说话人识别方法，所述方法包括：通过训练得到邻域保持嵌入空间矩阵；基于所述邻域保持嵌入空间矩阵进行说话人识别；所述基于所述邻域保持嵌入空间矩阵进行说话人识别，包括：对于每一个高斯混合模型GMM均值超向量x进行主成分分析PCA降维得到向量w；使用所述邻域保持嵌入空间矩阵对于每一个所述向量w进行映射得到向量w’；将经过映射得到的所述向量w’作为支持向量机SVM的输入特征进行后端分类建模；借助支持向量机SVM打分，根据打分结果识别说话人。本发明实施例采用一种新型的基于邻域保持嵌入NPE的因子分析技术，能够有效地克服现有总变化因子分析技术存在的不足，进一步提高说话人识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 说话 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种说话人识别方法，其特征在于，所述方法包括：通过训练得到邻域保持嵌入空间矩阵；基于所述邻域保持嵌入空间矩阵进行说话人识别；所述基于所述邻域保持嵌入空间矩阵进行说话人识别，包括：对于每一个高斯混合模型GMM均值超向量x进行主成分分析PCA降维得到向量w；使用所述邻域保持嵌入空间矩阵对于每一个所述向量w进行映射得到向量w’；将经过映射得到的所述向量w’作为支持向量机SVM的输入特征进行后端分类建模；借助支持向量机SVM打分，根据打分结果识别说话人。
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