身份矢量x-vector线性变换下的说话人识别方法

摘要

本发明涉及一种身份矢量x‑vector线性变换下的说话人识别方法，主要步骤是：对语音进行特征提取，并分别提取其身份矢量x‑vector和i‑vector；利用同一个说话人的x‑vector和i‑vector进行平行因子分析器训练；选取平行因子分析器中x‑vector对应的参数，在此参数基础上对身份矢量x‑vector进行线性变换得到xl‑vector；对新的身份矢量xl‑vector训练PLDA模型；将待测试语音进行特征提取以及x‑vector提取，将其输入到训练阶段得到的线性变换器得到新的身份矢量xl‑vector，最后将其输入到训练阶段得到的PLDA模型，从而得到最终结果。本发明在保证内存需求和计算速度和基线系统相似的同时，提高了说话人识别的识别性能。