基于VQ 和GMM 的实时声纹识别研究
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Real-Time Voiceprint Recognition Based on VQ and GMM
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    摘要:

    目前声纹识别系统已经实现较高的识别精度,但是随着目标说话人个数的增加,一般系统很难满足实时性的要求,由此提出一种双层识别模型. 在第一层识别模型中,采用基于VQ-VPT(Vector Quantization-VantagePoint Tree)模型进行快速匹配,挑选出与测试者声纹特征最相近的K 个目标说话人声纹模型. 在第二层识别模型中,采用GMM-UBM(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model)模型,精确匹配上层模型得到的K 个目标说话人声纹模型,并做出最终的判决. 实验验证,双层识别模型在确保高识别精度的前提下,大幅度的提高了系统的识别速度.

    Abstract:

    At present, the voiceprint recognition system has achieved high identification precision. But with the increase of the number of target speakers, general system has difficulty in satisfying the need of real time. Therefore, a two-layer recognition model is raised in this paper. The first layer based on VQ-VPT model quickly sorts out K target speakers' voiceprint models which are most similar to the speaker's voiceprint characteristics. In the second layer, the GMM-UBM model matches the K voiceprint models to make a final judgment. Via experimental verification, under the premise of ensuring high recognition accuracy, the two-layer recognition model has greatly improved the recognition speed of the system.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

鲁晓倩,关胜晓.基于VQ 和GMM 的实时声纹识别研究.计算机系统应用,2014,23(9):6-12

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  • 收稿日期:2014-01-03
  • 最后修改日期:2014-03-03
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  • 在线发布日期: 2014-09-18
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