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首页> 外文会议>International Symposium on Computer and Information Sciences(ISCIS 2005); 20051026-28; Istanbul(TR) >Speaker Recognition in Unknown Mismatched Conditions Using Augmented PCA
【24h】

Speaker Recognition in Unknown Mismatched Conditions Using Augmented PCA

机译：使用增强型PCA在未知不匹配条件下的说话人识别

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Our goal was to build a text-independent speaker recognition system that could be used under any conditions without any additional adaptation process. Unknown mismatched microphones and noise conditions can severely degrade the performance of speaker recognition systems. This paper shows that principal component analysis (PCA) can increase performance under these conditions without reducing dimension. We also propose a PCA process that augments class discriminative information sent to original feature vectors before PCA transformation and selects the best direction between each pair of highly confusable speakers. In tests, the proposed method reduced errors in recognition by 32%.
机译：我们的目标是建立一个独立于文本的说话人识别系统，该系统可以在任何条件下使用而无需任何其他适应过程。未知的麦克风不匹配和噪声情况会严重降低说话者识别系统的性能。本文表明，在这些条件下，主成分分析（PCA）可以提高性能，而无需减小尺寸。我们还提出了PCA流程，该流程可在PCA转换之前增强发送给原始特征向量的类判别信息，并在每对高度易混淆的说话者之间选择最佳方向。在测试中，该方法将识别错误减少了32％。

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