论文研究-基于韵律特征的SVM说话人确认.pdf

提出了一种基于韵律特征和SVM的文本无关说话人确认系统。采用小波分析方法，从语音信号的MFCC、F0和能量轨迹中提取出超音段韵律特征，通过实验研究三者的韵律特征在特征层的最佳互补融合，得到信号的韵律特征PMFCCFE，用韵律特征的GMM均值超矢量作为参数训练目标话者的SVM模型，以更有效地区分目标话者和冒认话者。在NIST06 8side-1side数据库的实验表明，以短时倒谱参数的GMM-UBM系统为基准，超音段韵律特征的GMM-SVM系统的EER相对下降了57.9%，MinDCF相对下降了41.4%。