论文研究 基于WLDA和i 稀疏表示分类的说话人确认.pdf

为了提高信道变化下说话人确认系统的识别率和鲁棒性，提出一种基于i-向量和加权线性判别分析的稀疏表示分类算法。首先借助于加权线性判别分析的信道补偿和降维性能，消除i-向量中信道干扰信息并降低i-向量的维数；紧接着在i-向量集上构建训练语音样本过完备字典矩阵，采用MAP算法求解测试语音在字典矩阵上的稀疏系数向量，最后利用稀疏系数向量重构测试语音样本，根据重构误差确定目标说话人。仿真实验结果验证了该算法的有效性和可行性。