• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >Efficient Invariant Features for Sensor Variability Compensation in Speaker Recognition
【2h】

Efficient Invariant Features for Sensor Variability Compensation in Speaker Recognition

机译：说话人识别中传感器可变性补偿的高效不变性

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this paper, we investigate the use of invariant features for speaker recognition. Owing to their characteristics, these features are introduced to cope with the difficult and challenging problem of sensor variability and the source of performance degradation inherent in speaker recognition systems. Our experiments show: (1) the effectiveness of these features in match cases; (2) the benefit of combining these features with the mel frequency cepstral coefficients to exploit their discrimination power under uncontrolled conditions (mismatch cases). Consequently, the proposed invariant features result in a performance improvement as demonstrated by a reduction in the equal error rate and the minimum decision cost function compared to the GMM-UBM speaker recognition systems based on MFCC features.
机译：在本文中，我们研究了不变特征在说话人识别中的使用。由于其特性，引入这些功能是为了解决传感器可变性以及说话者识别系统固有的性能下降的根源这一难题。我们的实验表明：（1）这些功能在比赛案例中的有效性； （2）将这些特征与mel频率倒谱系数相结合以在不受控制的条件下（不匹配情况）利用其分辨力的好处。因此，与基于MFCC特征的GMM-UBM说话人识别系统相比，通过减少相等错误率和最小决策成本函数，可以证明所提出的不变特征可以提高性能。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号