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基于判别邻域嵌入算法的说话人识别
引用本文:梁春燕,袁文浩,李艳玲,夏斌,孙文珠.基于判别邻域嵌入算法的说话人识别[J].电子与信息学报,2019,41(7):1774-1778.
作者姓名:梁春燕  袁文浩  李艳玲  夏斌  孙文珠
作者单位:山东理工大学计算机科学与技术学院 淄博 255049;内蒙古师范大学计算机与信息工程学院 呼和浩特 010022
基金项目:国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;山东省自然科学基金;山东省自然科学基金;山东省自然科学基金;高等学校科技计划;内蒙古自治区自然科学基金
摘    要:该文提出一种基于判别邻域嵌入(DNE)算法的说话人识别。判别邻域嵌入算法作为流形学习方法的一种,可以通过构建邻接图获取数据的局部邻域结构信息;同时该算法可以充分利用类间判别信息,具有更强的判别能力。在美国国家标准技术研究院2010年说话人识别评测(NIST SRE 2010)电话-电话核心测试集上的实验结果表明了该算法的有效性。

关 键 词:说话人识别    总变化因子分析    邻域保持嵌入    判别邻域嵌入
收稿时间:2018-08-03

Speaker Recognition Using Discriminant Neighborhood Embedding
Chunyan LIANG,Wenhao YUAN,Yanling LI,Bin XIA,Wenzhu SUN.Speaker Recognition Using Discriminant Neighborhood Embedding[J].Journal of Electronics & Information Technology,2019,41(7):1774-1778.
Authors:Chunyan LIANG  Wenhao YUAN  Yanling LI  Bin XIA  Wenzhu SUN
Affiliation:1.College of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology, Zibo 255049, China2.College of Computer and Information Engineering, Inner Mongolia Normal University, Hohhot 010022, China
Abstract:Discriminant Neighborhood Embedding (DNE) algorithm is introduced into the speaker recognition system. DNE is a manifold learning approach and aims at preserving the local neighborhood structure on the data manifold. As well, DNE has much more power in discrimination by sufficiently using the between-class discriminant information. The experimental results on the telephone-telephone core condition of the NIST 2010 Speaker Recognition Evaluation (SRE) dataset indicate the effectiveness of DNE algorithm.
Keywords:
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