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題名 | 使用交叉似然比例測量法於語者識別之研究=A Study of Cross Likelihood Ratio Measures for Speaker Identification |
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作者 | 趙怡翔; | 書刊名 | 健行學報 |
卷期 | 35:1 2015.01[民104.01] |
頁次 | 頁1-16 |
分類號 | 312.85 |
關鍵詞 | 對數似然比例; 交叉似然比例; 語者識別; 高斯混合模型; 通用背景模型; Log-likelihood ratio; Cross likelihood ratio; Speaker identification; Gaussian mixture model; Universal background model; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 在過去幾年,T-norm 與GMM-UBM 為二種知名的基於對數似然比例 (Log-Likelihood Ratio, LLR)架構的語者驗證方法。在這篇論文中,我們提出了將 T-norm 與GMM-UBM 嵌入進我們提出的基於交叉似然比例(Cross Likelihood Ratio, CLR)測量法的架構中,並將其應用在語者識別的問題上。與傳統的語者 識別方法做比較,我們提出的交叉似然比例測量法多考慮了測試語句所建立的 測試模型也對用戶的登入語料做比對,來增加語者的辨識度,並可以對傳統的 語者識別的方法提供了一定程度的補償,尤其是在登入語料太短導致用戶語者 模型被建立得並不夠強健時。我們的實驗結果可以看出新提出的交叉似然比例 測量法的辨識率都優於傳統的GMM-UBM 語者識別方法。 |
英文摘要 | In the last decade, T-norm and GMM-UBM are two predominant log-likelihood ratio (LLR)-based speaker verification approaches. In this paper, we propose to embed T-norm and GMM-UBM in the new framework based on cross likelihood ratio (CLR) measures with applications to speaker identification tasks. Compared with the conventional speaker identification methods, the proposed CLR measures can also introduce an extra likelihood calculation to test how well each client speaker’s enrollment data matches a test model produced by an input test utterance. It can provide some extent of compensation for the conventional speaker identification method especially when the client speaker model is not robust. Our experimental results show that the proposed methods based on CLR measures outperform the conventional GMM-UBM speaker identification approach. |
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