信道鲁棒文本相关说话人识别及应用

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1、摘要说话人识别技术是一种非接触式的生物识别技术，通过语音来识别人的身份，能广泛应用于军事、司法、金融以及互联网等领域。在实际应用环境中，丰富的语音采集设备和传输途径会导致训练语音与测试语音之间存在信道失配的情况，从而使系统性能迅速下降，这就是说话人识别中的跨信道问题。跨信道问题是影响说话人识别系统性能最重要的因素之一，如何解决跨信道问题成为当前说话人识别领域的研究重点。本文着重研究文本相关说话人识别系统的跨信道问题，并设计实现了两个说话人识别应用系统。本文在G删一UBM系统的基础上构建了一个文本相关的说话人识别系统，并针对训练与测试语音的文本内容固定这个特点做出相应调整，

2、提出了内容相关的通用背景模型这个概念。在这个基础上，探索了特征映射、有害分量投影、Z-norm等算法在短语音训练和识别任务上的性能表现，并针对短语音的特点，构建了一个适合于短语音训练和识别的跨信道说话人识别系统。在XMUMic＆Tel语音数据库上的实验表明，使用内容相关的背景模型和Z-norm得分归一化算法，对系统的跨信道性能的改进比较明显。本文最后探讨了说话人识别应用系统设计中的注意事项，并列举了两个应用设计实例。关键词：文本相关说话人识别；信道鲁棒；开放平台AbstractSpeakerrecognitionisakindofnon·contactbiometrica

3、uthenticationtechnologywhichcallrecognizepersonsfromtheirvoice．ItCallbewidelyusedinthefieldsofmilitary,judicial，financialandIntemet，ete．Inthepracticalapplications，channelmismatchingexistsbecauseofplentyofspeechacquisitionequipmentsandtransmissionchannels．Performancedegradeswhenchannelmism

4、atchingexistsbetweenenrollmentandtestdatainthespeakerrecognitionsystem，whichistheproblemofcross—channelspeakerrecognition．Cross-channelisoneofthetopfactorsleadingtoperformancedeteriorationinspeakerrecognitionapplications，andithasbeenthehottesttopicofresearchinrecentyears．Inthispaper,wefoc

5、usontheproblemofcross-channelinthetext·dependentspeakerrecognitionsystem，andtwoapplicationsofspeakerrecognitionaredesigned．Inthispaper,atext-dependentspeakerrecognitionsystemisbuiltbasedontheGMM-UBMsystem、Ⅳimcorrespondingadjustmentforthecharacteristicinthetext·dependentsystem，wherethecont

6、entofenrollmentandtestingspeechisfixed．Also，theconceptofcontent—dependentUBMisproposed．Thealgorithmsoffeaturemapping，nuisanceattributeprojection(NAP)andZ-normareaddressedwhenusedforshortutterancesenrollmentandtesting．Finally,atext-dependentspeakerverificationsystemusedincross-channelcases

7、isbuilt．ExperimentsontheXMUMic&Telcorpusshowthatgreatimprovementswereachievedwhenutilizingcontent--dependentUBMandZ·-normtogether．Finally,thedesigningissuesofpracticalspeakerrecognitionsystemarediscussed，andtwoapplicationsaredescribedindetail．KeyWords：text—dependent