基于自适应补偿的文本无关说话人识别

摘要

基于高斯混合模型的文本无关说话人识别系统通常采用最大似然算法.在纯净语音环境下,基于这种算法的说话人识别系统具有较好的性能.当系统的训练环境和测试环境失配时,这种算法的误识率急剧上升.针对帧似然概率的统计特性,提出了一种新的非线性补偿方法--自适应得分补偿法.通过对帧似然概率归一化、帧均匀化和重新排序赋值等系列补偿措施,改善了原算法的识别性能.实验结果表明,新的补偿方法能够降低误识率,在开集中乎均可达20%,闭集中平均可达50%.