基于对数似然值归一化的说话人确认方法

摘要

本发明提供一种基于对数似然值归一化的说话人确认方法，假设是某测试语音在所有L个说话人模型上的得分；设St为测试语音与其目标说话人模型的得分，即该测试语音对应的“True”识别对得分；其余L‑1个得分Sn，n≠t，为测试语音与非目标说话人模型的得分，即该测试语音对应的“False”识别对得分；用对数似然值归一化公式来规整每个得分：Si表示该测试语音在第i个说话人模型上的原始得分，S′i是经过规整后的得分，表示对得分Si的规整量，令则Ni由除Si之外的其余L‑1个得分计算得到。本发明使同一测试语音对应的两类识别对得分混叠现象得到有效改善；并且可以直接对测试得分进行规整，不需要预留训练数据。