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首页> 外文会议>International Conference on Advances in Biometrics(ICB 2007); 20070827-29; Seoul(KR) >SVM Speaker Verification Using Session Variability Modelling and GMM Supervectors
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SVM Speaker Verification Using Session Variability Modelling and GMM Supervectors

机译：使用会话可变性建模和GMM超向量的SVM发言人验证

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This paper demonstrates that modelling session variability during GMM training can improve the performance of a GMM supervec-tor SVM speaker verification system. Recently, a method of modelling session variability in GMM-UBM systems has led to significant improvements when the training and testing conditions are subject to session effects. In this work, session variability modelling is applied during the extraction of GMM supervectors prior to SVM speaker model training and classification. Experiments performed on the NIST 2005 corpus show major improvements over the baseline GMM supervector SVM system.
机译：本文证明了在GMM训练过程中对会话可变性进行建模可以提高GMM超级SVM说话者验证系统的性能。最近，当训练和测试条件受到会话影响时，一种在GMM-UBM系统中对会话可变性进行建模的方法已带来了显着改进。在这项工作中，在SVM说话者模型训练和分类之前，在提取GMM超向量的过程中应用了会话可变性建模。在NIST 2005语料库上进行的实验表明，与基准GMM超向量SVM系统相比，有了重大改进。

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