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基于i-vector 说话人识别算法中训练时长研究
  • ISSN号:1004-373X
  • 期刊名称:《现代电子技术》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.34[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830046
  • 相关基金:国家自然科学基金(61365005;60965002)
中文摘要:

为了进一步提升i.vector说话人识别模型的系统性能,探讨了基于i.vector的说话人识别系统中训练时长、男女比例和高斯混合度对系统识别性能的影响。针对训练时长、男女比例和高斯混合度设置了一组实验,结合目前最流行的语音识别工具Kaldi进行验证,得出i.vector说话人识别算法的最佳参数,为以后的基于i.vector说话人识别算法研究提供数据依据。

英文摘要:

In order to further enhance the system performance of speaker recognition model based on i-vector,the effect ofthe training time,the sex ratio and Gaussian mixture in the speaker recognition system based on i-vector on the performance ofsystem identification is discussed in this paper. In this article,a set of experiments is set in allusion to the training time,thesex ratio and Gaussian mixture,and is verified in combination with the most popular voice recognition tool Kaldi. The best pa-rameters of the speaker recognition algorithm based on i-vector were obtained,which provided a data basis for later research onthe speaker recognition algorithm based on i-vector.

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期刊信息
  • 《现代电子技术》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:陕西省信息产业厅
  • 主办单位:陕西电子杂志社 陕西省电子技术研究所
  • 主编:张郁(执行)
  • 地址:西安市金花北路176号陕西省电子技术研究所科研生产大楼六层
  • 邮编:710032
  • 邮箱:met@xddz.com.cn
  • 电话:029-93228979
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-373X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1224/TN
  • 邮发代号:52-126
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:37245