汪海彬 郭劍毅 毛存禮 余正濤

語(yǔ)音是人們用來(lái)交流和溝通的最自然、最直接的方式之一,因此,語(yǔ)音是一種重要的生物特征.作為一種重要的身份鑒定技術(shù),目前說(shuō)話(huà)人識(shí)別[1?2]已廣泛運(yùn)用于國(guó)家安全、司法鑒定、電話(huà)銀行及門(mén)禁安全等領(lǐng)域.與此同時(shí),說(shuō)話(huà)人識(shí)別仍有許多問(wèn)題需要解決,例如信道多樣化的識(shí)別、噪聲對(duì)識(shí)別性能的影響等,這就涉及到對(duì)說(shuō)話(huà)人識(shí)別算法的研究.

2000年左右,Reynolds等[3]提出的高斯混合模型–通用背景模型 (Gaussian mixture modeluniversal background model,GMM-UBM),以其特有的良好性能和靈活的模型結(jié)構(gòu),降低了說(shuō)話(huà)人模型對(duì)訓(xùn)練集的依賴(lài),迅速成為當(dāng)時(shí)說(shuō)話(huà)人識(shí)別領(lǐng)域的主流方法之一,推動(dòng)了整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展[4?5].由GMM-UBM 的思想可知,在高斯混合函數(shù)的均值超向量(Gaussian mixture model supervector,GSV)中包含有說(shuō)話(huà)人語(yǔ)句的所有信息.根據(jù)該思想,Kenny等[6?7]提出了聯(lián)合因子分析方法(Joint factor analysis,JFA),認(rèn)為說(shuō)話(huà)人語(yǔ)句中包含說(shuō)話(huà)人信息和信道信息兩部分,因此,GSV又可被分解為說(shuō)話(huà)人和信道兩部分.Dehak[8]研究發(fā)現(xiàn),在對(duì)JFA進(jìn)行信道補(bǔ)償時(shí),信道空間存在掩蓋和重疊問(wèn)題,信道空間中不可避免地包含了一部分說(shuō)話(huà)人的信息,即不能準(zhǔn)確地對(duì)說(shuō)話(huà)人與信道分別建模.在此基礎(chǔ)上,Dehak等[9?11]提出了i-vector方法,該方法認(rèn)為對(duì)GSV進(jìn)行處理時(shí)不應(yīng)該區(qū)分說(shuō)話(huà)人和信道,而應(yīng)該把它們看成一個(gè)整體,即總變化空間.但是,在總變化空間中存在信道失配問(wèn)題,Dehak等[9]又提出了一些信道補(bǔ)償技術(shù):線(xiàn)性鑒別分析(Linear discriminant analysis,LDA)和類(lèi)內(nèi)協(xié)方差規(guī)整(Within class covariance normalization,WCCN)等.近幾年來(lái),基于i-vector方法的說(shuō)話(huà)人識(shí)別模型(圖1)明顯提升了說(shuō)話(huà)人識(shí)別系統(tǒng)的性能,是目前說(shuō)話(huà)人識(shí)別領(lǐng)域中最熱門(mén)的建模方法之一[12?13].在美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)局組織的說(shuō)話(huà)人評(píng)測(cè)(The National Institute of Standards and Technology speaker recognition evaluation,NIST SRE)中,該方法的性能明顯優(yōu)于GMM-UBM[3]和GSV-SVM(Gaussian mixture model supervectorsupport vector machine)[14?15]等方法,是處于國(guó)際研究前沿的一種說(shuō)話(huà)人識(shí)別方法.

i-vector是一種有效的因子分析方法,其中總變化因子空間的估計(jì)是基礎(chǔ)和關(guān)鍵.為了得到性能更好的i-vector方法,本文結(jié)合常規(guī)的因子分析方法提出了一種新的總變化因子空間估計(jì)算法,即通用背景–聯(lián)合估計(jì)(Universal background-joint estimation algorithm,UB-JE)算法.首先,針對(duì)說(shuō)話(huà)人識(shí)別任務(wù)中正負(fù)樣本分布不平衡問(wèn)題,本文借鑒GMM-UBM 的思想,結(jié)合i-vector方法,通過(guò)大量的非訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練形成一個(gè)包含大量說(shuō)話(huà)人的通用背景初始總變化空間,從而提出了總變化矩陣通用背景(Universal background,UB)算法;其次,在i-vector模型中由于均值不能很好地與更新后的總變化因子空間耦合,我們根據(jù)因子分析理論結(jié)合文獻(xiàn)[16?17]提出了一種總變化矩陣聯(lián)合估計(jì)(Joint estimation,JE)算法;最后,將兩種算法相結(jié)合得到通用背景–聯(lián)合估計(jì)(UB-JE)算法.

本文結(jié)構(gòu)如下:第1節(jié)介紹了因子分析方法的理論,主要是高斯混合模型超向量、聯(lián)合因子分析方法和總變化因子分析方法;第2節(jié)提出通用背景–聯(lián)合估計(jì)總變化矩陣估計(jì)算法,包含兩種總變化因子空間估計(jì)算法,即通用背景算法和聯(lián)合估計(jì)算法;第3節(jié)是針對(duì)提出的三種總變化因子空間估計(jì)算法的實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析;第4節(jié)是結(jié)論.

1 因子分析方法理論

1.1 高斯混合模型超向量

由于GMM-UBM[3]是先用一些無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)通用背景模型(Universal background model,UBM),然后利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)該UBM 進(jìn)行數(shù)據(jù)更新,得到代表單個(gè)說(shuō)話(huà)人的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM).按照GMM-UBM 模型的原理,說(shuō)話(huà)人所有的語(yǔ)音信息都包含在由說(shuō)話(huà)人GSV[14?15]中(GSV形成過(guò)程見(jiàn)圖2).一般情況下,在說(shuō)話(huà)人識(shí)別領(lǐng)域里常用的超向量是均值超向量,因此,下文中的超向量如果沒(méi)有特別指明,均默認(rèn)為均值超向量.

1.2 聯(lián)合因子分析方法

隨著科技的發(fā)展,語(yǔ)音可以通過(guò)多種渠道獲取,在說(shuō)話(huà)人識(shí)別任務(wù)中相應(yīng)地產(chǎn)生了信道失配問(wèn)題.Kenny等[6?7]認(rèn)為一段語(yǔ)音信號(hào)中應(yīng)包含說(shuō)話(huà)人信息和信道信息兩部分,因此對(duì)說(shuō)話(huà)人進(jìn)行識(shí)別時(shí),GSV應(yīng)該被分解為說(shuō)話(huà)人和信道兩部分,分別對(duì)它們建立模型,然后去除無(wú)關(guān)信息(信道模型),留下有用信息(說(shuō)話(huà)人模型),然后再進(jìn)行估計(jì),這就是JFA的思想.

圖1 i-vector說(shuō)話(huà)人識(shí)別系統(tǒng)Fig.1 i-vector speaker recognition system

根據(jù)Kenny提出的JFA思路,假設(shè)有一個(gè)混合度為C的GMM-UBM 模型,訓(xùn)練時(shí)的語(yǔ)音特征參數(shù)為F維,則形成一個(gè)FC維的均值超向量,則該超向量可表示為

圖2 GMM均值超向量的形成過(guò)程Fig.2 The formation process of GMM mean super vector

其中,ms,h為特定說(shuō)話(huà)人s的第h段語(yǔ)音所形成的FC×1維的GSV,mu是FC×1維的UBM超矢量,U表示信道空間,是一FC×Ru維矩陣,其中Ru為信道因子數(shù),V表示說(shuō)話(huà)人空間,是一FC×Rv維矩陣,Rv是說(shuō)話(huà)人因子數(shù),D是殘差空間,是一個(gè)FC×FC維的對(duì)角矩陣,xs,h表示信道因子,ys表示說(shuō)話(huà)人s的因子,zs是殘差因子.一般來(lái)說(shuō),10

由式(1)可知,在JFA中需要對(duì)mu,U,V以及D進(jìn)行預(yù)先估計(jì),由于mu已預(yù)先得到,因此只需要估計(jì)其他三個(gè)矩陣,即λ=(U,V,D).關(guān)于這三個(gè)矩陣的估計(jì)參見(jiàn)文獻(xiàn)[16].

1.3 總變化因子分析方法

由于JFA存在空間掩蓋和空間重疊問(wèn)題[8],不能很好地區(qū)分說(shuō)話(huà)人和信道.Dehak等提出了ivector[9?10],i-vector把說(shuō)話(huà)人和信道看成一個(gè)整體,根據(jù)JFA可把i-vector表示為

其中,s為特定說(shuō)話(huà)人GSV,m為UBM超矢量,T表示總變化因子空間,迭代更新時(shí),先隨機(jī)初始化,w為總變化因子,即i-vector,ε為殘差.

其中,Σ為對(duì)角協(xié)方差矩陣,可用UBM 協(xié)方差代替.

由式(2)可知,i-vector的建?？珊?jiǎn)化為對(duì)模型參數(shù)λ=(s,m,T,Σ)的估計(jì),由上述理論可知,訓(xùn)練數(shù)據(jù)的s,m很容易得到,因此,可簡(jiǎn)化為對(duì)λ=(T,Σ)的估計(jì).其中最關(guān)鍵的是對(duì)總變化因子空間T的估計(jì),T的估計(jì)類(lèi)似于JFA中說(shuō)話(huà)人空間估計(jì),可以采用最大期望(EM)算法得到,參見(jiàn)文獻(xiàn)[9].步驟如下:

步驟1.估計(jì)統(tǒng)計(jì)量.一段語(yǔ)音特征參數(shù)為xs,t,UBM 超矢量為m,則

其中,Nc,s為零階統(tǒng)計(jì)量,Fc,s為一階統(tǒng)計(jì)量,Sc,s為二階統(tǒng)計(jì)量,mc為m中的第c個(gè)分量,γc,s,t為第c個(gè)高斯密度函數(shù)后驗(yàn)概率.

步驟2.(E步)計(jì)算總變化因子w的一階統(tǒng)計(jì)量和二階統(tǒng)計(jì)量.

其中,Ls為臨時(shí)中間變量,為w的一階統(tǒng)計(jì)量(需要的結(jié)果)和二階統(tǒng)計(jì)量,Ns為Nc,s的對(duì)角拼接FC×FC維矩陣,Fs為Fc,s拼接的FC維矢量,Σ為UBM協(xié)方差.

步驟3.(M步)更新T和Σ.

T更新:

Σ更新:

其中,Ss為Sc,s拼接的FC×FC維矩陣,N=為所有說(shuō)話(huà)人零階統(tǒng)計(jì)量之和.(當(dāng)反復(fù)迭代幾次后,就可得到收斂的T和Σ).

2 總變化因子空間通用背景?聯(lián)合估計(jì)算法

在i-vector中T的估計(jì)是關(guān)鍵和基礎(chǔ),由上一節(jié)可知,T是通過(guò)隨機(jī)初始化然后通過(guò)迭代產(chǎn)生的,但并沒(méi)有考慮到通用背景的情況.本文根據(jù)GMMUBM的思想,先通過(guò)背景無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)生一個(gè)初始化的Tubm,然后再進(jìn)行迭代更新,提出了一種總變化因子空間通用背景算法.在常規(guī)的i-vector算法中,用均值最大化算法(Expectation maximum,EM)對(duì)數(shù)據(jù)更新時(shí),僅僅考慮到T和Σ,而沒(méi)有對(duì)m進(jìn)行更新.為了使得i-vector能夠有更好的結(jié)合性,本文又提出了一種同時(shí)更新m和T的聯(lián)合估計(jì)算法.在本節(jié)最后,我們把上述兩種算法相結(jié)合,提出通用背景–聯(lián)合估計(jì)算法.

2.1 通用背景算法(UB)

首先,利用大量的無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)UBM 超向量,并根據(jù)i-vector中T估計(jì)方法估計(jì)一通用背景變化空間Tubm.然后,將Tubm作為EM 算法中對(duì)T估計(jì)的初始矩陣,進(jìn)行自適應(yīng)計(jì)算(如圖3所示).具體如下:

圖3 總變化因子的常規(guī)估計(jì)算法和UB算法(虛線(xiàn)框)比較Fig.3 Comparison of conventional estimation algorithm of total variation factor with UB(dashed frame)

步驟1.通過(guò)前端處理將大量的無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)訓(xùn)練成一個(gè)UBM超向量,并結(jié)合第1.3節(jié)中T的估計(jì)算法,生成一個(gè)通用背景下的總變化空間,記為T(mén)ubm.

步驟2.將Tubm代入式(7),生成Ls.

步驟3.將Ls代入式(8)和式(9)生成E[ws]和E[wswTs].

步驟4.結(jié)合Tubm,E[ws]以及E[wswTs],根據(jù)第1.3節(jié)中的EM算法,依次對(duì)T和Σ進(jìn)行更新.

步驟5.觀(guān)察T和Σ是否收斂或者達(dá)到迭代次數(shù).如果沒(méi)有,則返回步驟2繼續(xù);否則退出.

2.2 聯(lián)合估計(jì)算法(JE)

由第1.3節(jié)可知,i-vector的建模可轉(zhuǎn)化為對(duì)λ=(s,m,T,Σ)的估計(jì).其中,s與m已預(yù)先估計(jì)好了,即GSV和UBM超矢量,因此,只更新λ=(T,Σ).事實(shí)上,在更新T和的Σ的同時(shí),也應(yīng)該更新m,即λ=(m,T,Σ),只有這樣,不斷更新的參數(shù)模型才會(huì)更加耦合.

本文提出一種m,T聯(lián)合估計(jì)算法,即

把T和m看成一個(gè)整體,在更新T的同時(shí),也更新m.此時(shí),i-vector模型表示為λ1=(T1,Σ),根據(jù)式(2)可寫(xiě)為

其中,s為GSV,w1=[wT1]T,稱(chēng)為聯(lián)合變化因子,T稱(chēng)為聯(lián)合變化空間,ε為殘差.

根據(jù)第1.3節(jié)中i-vector中的EM更新算法可得:

步驟1.(E步)

步驟2.(M步)

對(duì)T1更新:

對(duì)Σ更新:

對(duì)T1的更新就是對(duì)T和m同時(shí)更新.

2.3 通用背景?聯(lián)合估計(jì)算法(UB-JE)

基于上述兩種算法,本文將它們相結(jié)合形成互補(bǔ),提出了一種新的算法,即UB-JE(如圖4所示).具體如下:

步驟1.通過(guò)大量無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)得到UBM超向量,集合JE算法中T1的估計(jì)算法,得到通用背景–聯(lián)合總變化空間T1ubm.

步驟2.將T1ubm代入式(15),生成Js.

步驟3.將Js代入式 (16)和式(17),生成E[w1s]和E[w1sw1Ts].

步驟4.結(jié)合T1ubm,E[w1s]以及E[w1sw1Ts],根據(jù)JE算法中的EM算法,依次對(duì)T1和Σ進(jìn)行更新.

步驟5.觀(guān)察T1和Σ是否收斂或者達(dá)到迭代次數(shù).如果沒(méi)有,則返回步驟2繼續(xù);否則退出.

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

圖4 通用背景–聯(lián)合估計(jì)算法(虛線(xiàn)框)Fig.4 Diagram of universal background-joint estimation algorithm(dashed frame)

實(shí)驗(yàn)的測(cè)試數(shù)據(jù)采用TIMIT語(yǔ)音庫(kù)[18]、MDSVC語(yǔ)音庫(kù)[19]以及一組由MDSVC語(yǔ)音庫(kù)組成的長(zhǎng)時(shí)語(yǔ)音數(shù)據(jù).實(shí)驗(yàn)在預(yù)處理階段包括:有效語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)(短時(shí)能量與平均過(guò)零率相結(jié)合的方法)、預(yù)加重(因子為0.95)、分幀(幀長(zhǎng)25ms,幀移12.5ms)和加窗.實(shí)驗(yàn)采用39維美爾倒譜系數(shù)(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)特征參數(shù)(基本特征包括1維能量和12維倒譜、13維一階差分特征以及13維二階差分特征).實(shí)驗(yàn)中,UBM混合數(shù)為512,密度函數(shù)方差采用對(duì)角矩陣.在i-vector訓(xùn)練中,總變化因子空間維數(shù)設(shè)置為400,訓(xùn)練時(shí)迭代次數(shù)取6次.

運(yùn)用5300句TIMIT語(yǔ)音(女性1620句語(yǔ)音,男性3680句語(yǔ)音)、MDSVC中Enroll_Session1+Enrol_Session2以及用HTK工具[20]對(duì)MDSVC語(yǔ)音數(shù)據(jù)組合長(zhǎng)句(48Enroll_Session1+48Enroll_Session2+40Imposter共136長(zhǎng)句)分別訓(xùn)練UBM模型和T.實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)為100人(30個(gè)女性,70個(gè)男性,每人9句語(yǔ)音)TIMIT語(yǔ)音、MDSVC中Imposter(23個(gè)文件的男性和17個(gè)文件的女性中各50句)以及MDSVC中部分?jǐn)?shù)據(jù)(30個(gè)文件的男性和30個(gè)文件的女性中各50句);測(cè)試數(shù)據(jù)為T(mén)IMIT中100人(30個(gè)女性,70個(gè)男性,每人1句語(yǔ)音)、MDSVC Imposter(23個(gè)文件的男性和17個(gè)文件的女性中的剩余4句)以及MDSVC中部分?jǐn)?shù)據(jù)(30個(gè)文件的男性和30個(gè)文件的女性中各4句)(詳見(jiàn)表1).本文設(shè)置了一個(gè)基線(xiàn)實(shí)驗(yàn)(GMM-UBM)[3]來(lái)驗(yàn)證因子分析方法(i-vector)的有效性.

表1 實(shí)驗(yàn)所用語(yǔ)音庫(kù)Table 1 The corpus used in the experiment

3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文采用等錯(cuò)誤率(Equal error rate,EER)和2010年的NIST SRE中的最小檢測(cè)代價(jià)函數(shù)(Minimum detection cost function 2010,Min-DCF10)[21]作為性能評(píng)測(cè)指標(biāo).MinDCF10與EER越小說(shuō)明系統(tǒng)的性能越好.

檢測(cè)代價(jià)函數(shù)計(jì)算公式為

表2 MinDCF10參數(shù)設(shè)定Table 2 MinDCF10 parameter setting

3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證所提算法的有效性,本文基于兩種不同的語(yǔ)音庫(kù)設(shè)置了四個(gè)實(shí)驗(yàn):實(shí)驗(yàn)1基于TIMIT語(yǔ)音庫(kù);實(shí)驗(yàn)2基于MDSVC語(yǔ)音庫(kù);實(shí)驗(yàn)3是在兩者綜合的語(yǔ)音庫(kù)中完成的;實(shí)驗(yàn)4基于MDSVC語(yǔ)音庫(kù)組成的長(zhǎng)時(shí)語(yǔ)音數(shù)據(jù).每一個(gè)實(shí)驗(yàn)做6次比較試驗(yàn),即基線(xiàn)實(shí)驗(yàn)(GMM-UBM)[3]、本文提出的三個(gè)新算法、總變化矩陣傳統(tǒng)算法以及文獻(xiàn)[22]中i-vector矢量規(guī)整PLDA技術(shù).由于不同語(yǔ)音庫(kù)的錄音條件、方式等不同,四個(gè)實(shí)驗(yàn)分別代表了四種不同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境.表3～6分別給出在不同語(yǔ)音庫(kù)上各算法訓(xùn)練T后的系統(tǒng)性能比較.表中括號(hào)里的是性能提升值.

表3 GMM-UBM、傳統(tǒng)算法估計(jì)T、本文所提出算法估計(jì)T以及PLDA在TIMIT語(yǔ)音庫(kù)上的性能對(duì)比Table 3 Performance comparison of GMM-UBM,the traditional algorithm to estimateT,the proposed algorithms to estimateT,and the PLDA on TIMIT corpora

表4 GMM-UBM、傳統(tǒng)算法估計(jì)T、本文所提出算法估計(jì)T以及PLDA在MDSVC語(yǔ)音庫(kù)上的性能對(duì)比Table 4 Performance comparison of GMM-UBM,the traditional algorithm to estimateT,the proposed algorithms to estimateT,and the PLDA on MDSVC corpora

表5 GMM-UBM、傳統(tǒng)算法估計(jì)T、本文所提出算法估計(jì)T以及PLDA在TIMIT+MDSVC語(yǔ)音庫(kù)上的性能對(duì)比Table 5 Performance comparison of GMM-UBM,the traditional algorithm to estimateT,the proposed algorithms to estimateT,and the PLDA on TIMIT mixed MDSVC corpora

表6 GMM-UBM、傳統(tǒng)算法估計(jì)T、本文所提出算法估計(jì)T以及PLDA在MDSVC長(zhǎng)句語(yǔ)音庫(kù)上的性能對(duì)比Table 6 Performance comparison of GMM-UBM,the traditional algorithm to estimateT,the proposed algorithms to estimateT,and the PLDA on MDSVC long sentence corpora

為了更加直觀(guān)地觀(guān)察實(shí)驗(yàn)結(jié)果,本文分別作了圖5和圖6.圖5是在不同語(yǔ)音庫(kù)中各個(gè)算法的性能比較(表3～6的內(nèi)容),圖6是不同算法在四種語(yǔ)音庫(kù)中的性能比較(包含表7).

表7 通用背景–聯(lián)合估計(jì)算法在不同語(yǔ)音庫(kù)中的性能對(duì)比Table 7 Performance comparison of universal background-joint estimation algorithm on different speech corpus

從以上圖表可以看出,在TIMIT數(shù)據(jù)集、MDSVC數(shù)據(jù)集、TIMIT+MDSVC綜合集或MDSVC長(zhǎng)句集上,1)因子分析方法相較于基線(xiàn)系統(tǒng)(GMM-UBM)性能都有顯著提升.2)新提出算法的性能都有一定提升,特別是通用背景–聯(lián)合估計(jì)算法的性能在TIMIT中提升了較為明顯,EER和MinDCF10分別提升21%和24%.同時(shí),在實(shí)驗(yàn)環(huán)境更加復(fù)雜的綜合集TIMIT+MDSVC上性能也有一定提升,EER和MinDCF10分別提升了8.3%和6.9%.通過(guò)每單個(gè)實(shí)驗(yàn)的對(duì)比發(fā)現(xiàn),聯(lián)合估計(jì)算法的性能要一致性的優(yōu)于通用背景算法,兩者結(jié)合的算法(通用背景–聯(lián)合估計(jì))可以得到更優(yōu)的系統(tǒng).3)相比于文獻(xiàn)[22]中i-vector矢量規(guī)整PLDA技術(shù),本文提出的算法(UB-JE)在不同語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)中,性能有一定的提升.

但是對(duì)比表3～6的數(shù)據(jù)可知,表6中算法的性能最好,其次是表3,然后是表4,最后才到表5(從表7和圖6可以看出),這是由于長(zhǎng)時(shí)語(yǔ)音相對(duì)短時(shí)語(yǔ)音更能準(zhǔn)確地代表說(shuō)話(huà)人信息以及隨著語(yǔ)音數(shù)據(jù)復(fù)雜程度的提高,系統(tǒng)的性能受到一定的影響.現(xiàn)階段說(shuō)話(huà)人識(shí)別領(lǐng)域一個(gè)熱門(mén)方向就是針對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)復(fù)雜程度展開(kāi)的,即多信道下的說(shuō)話(huà)人識(shí)別,這是說(shuō)話(huà)人識(shí)別發(fā)展的一個(gè)趨勢(shì).

圖5 不同語(yǔ)音庫(kù)中各算法性能對(duì)比Fig.5 Performance comparison of algorithms on different speech corpus

圖6 不同算法在四種語(yǔ)音庫(kù)中的性能對(duì)比Fig.6 Performance comparison of different algorithms on four speech corpus

4 結(jié)論

本文主要研究了說(shuō)話(huà)人識(shí)別算法i-vector中總變化因子空間T的估計(jì),提出了四種T估計(jì)算法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,在三種語(yǔ)音庫(kù)中,新提出的三種算法對(duì)系統(tǒng)的性能都有一定的提升(如圖5),且不同語(yǔ)音庫(kù)對(duì)每一種算法的性能都有一定的影響(如圖6).實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明有效估計(jì)T對(duì)整個(gè)i-vector模型起著至關(guān)重要的作用,驗(yàn)證了前面i-vector理論分析,T的估計(jì)引領(lǐng)著整個(gè)模型.語(yǔ)音庫(kù)的選擇對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的性能有一定影響,下一步將在更加復(fù)雜的語(yǔ)音庫(kù)(如NIST SRE語(yǔ)音庫(kù))上進(jìn)行評(píng)測(cè)實(shí)驗(yàn).