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基于Viterbi-GMM的文本提示型说话人识别系统

摘要

目前,说话人识别的方法多种多样,性能也是各有特色.其中,基于高斯混合模型和通用背景模型(GMM-UBM)的识别方法以其独特的鲁棒性,在众多说话人识别方法中脱颖而出.与此同时,录音回放攻击也一直是说话人识别技术的一大安全隐患,GMM-UBM系统也不断受到来自录音冒充者的困扰.为此,本文在GMM-UBM系统的基础上提出一种文本提示型的方法来克服这一难题.本文采用Viterbi切分语音的方法,从顺序结构的语音中分离出每个字的语音片段,将语音波形拼接获得语音句子,将其训练后得到该句子模型,识别时就类似于文本相关的方法.实验表明,该说话人识别系统不仅可以有效的防止录音冒充,而且具有很好的识别性能.

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