一种基于GMM Token配比相似度校正得分的说话人识别方法

摘要

本发明公开了一种基于GMM Token配比相似度校正得分的说话人识别方法，该方法通过计算测试语音和目标说话人训练语音在UBM上的GMM Token配比相似度，利用相似度对测试语音在所有目标说话人模型上的似然得分进行加权校正，使得校正后的似然得分更具可比性；即在输出得分之前，对得分的可靠性进行评估，对那些不可靠的得分进行惩罚，从而降低部分冒认者的得分，提高系统识别性能。