基于互信息自适应估计的说话人确认方法

摘要

为了更准确地度量特征间的关系,提出了一种基于互信息自适应估计的目标函数表示方法。将具有自适应特性的度量方法引入到目标函数中,该目标函数以最大化类内相似度、最小化类间相似度为目标,并能根据深层特征的真实分布情况对相似度进行动态的调整,从而使深度神经网络朝着区分性更强的方向进行优化。此自适应度量方式还被用于特征筛选,其能够根据特征的特点进行有针对性的参数更新,使得选取的特征具有典型性,提升目标函数对于深度神经网络优化方向的指导能力。实验结果表明,相比于其他深度神经网络方法,该方法的相对等错误率最多降低了28%,显著提升了说话人确认系统的性能。