一种基于张量子空间分析的说话人识别方法及其装置

摘要

本发明涉及自动语音识别领域，特别是一种基于张量子空间分析的说话人识别方法和装置。该方法包括：通过语音数据，训练通用背景高斯混合模型和通用投影矩阵。随后，利用训练好的通用模型和目标说话人的语音建立说话人模型。最后，计算目标说话人模型和测试语音的低维嵌入矩阵的相关系数，并依此作为说话人识别的依据。该装置包括：语音预处理模块、特征提取模块、训练通用背景高斯混合模型模块、自适应模块、训练通用投影矩阵模块、计算低维嵌入模块、计算相关系数模块、分数判决模块和存储模块。本发明能够明显降低说话人建模时的运算量，并且具有模型自由度低、鲁棒性强等特点，适用于语音长度有限情况下的文本无关说话人识别。