同时,使用所有说话者的特征向量训练UBM。 适应: 为了识别特定说话者,通过使用UBM的信息,对GMMs进行调整以更好地匹配该说话者的特征。 说话者识别: 鉴别: 一旦训练和调整了GMMs,说话者识别涉及将测试特征向量与调整后的GMMs进行比较,并选择最适合数据的说话者模型。 GMM-UBM框架在语音处理应用中的说话者验证和识别等任务中被广泛使用
这种方法也通常被作为基于I-vector说话人识别系统的基线系统。 信道补偿算法 其实,信道补偿相关的工作从有说话人识别领域以来就一直有研究,包括上面的GMM-UBM系统和联合因子分析系统。信道补偿主要分三个层次:基于特征的补偿,基于模型的补偿和基于得分的补偿。由于我所研究的方面都是在I-vector特征的基础上的,所以这里...
声纹识别GMM-UBM算法 https://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/47209961 GMM-UBM系统框架最初用的特征是声学特征MFCC,这个东西我不太熟,只知道它是从wav或者其它格式语音文件直接提出。 有了特征就… ASR干货 隐马尔可夫模型HMM与语音识别ASR 林小森 《kaldi语音识别实战》理论部分阅读笔记 step1: 特征提...
GMM_UBM声纹识别python源码 微软说话人识别工具箱1 (MSR Identity Toolbox) 是由微软研究院开 源的声纹识别工具,使用 MATLAB 语言编写。主要包含了 GMM-UBM 和 I-Vector 两种声纹识别核心算法源代码以及说明文档,但是并不涉及特征提 取、语音端点检测 (Voice Activity Detection, VAD) 等内容,对于初学者 来说想...
GMM-UBM模型是一种基于概率密度的说话人识别模型。其中,GMM用于描述每个说话人的声纹特征,UBM则描述了通用背景下的语音特征。该模型通过将每个说话人的GMM与UBM进行比较,提取出区分不同说话人的特征,从而实现说话人识别。 三、系统架构 基于GMM-UBM模型的说话人识别系统主要包括预处理、特征提取、模型训练和识别四个...
代码及课件https://gitee.com/yuhong-ldu/speech-processing/tree/master/GMM-UBM, 视频播放量 3670、弹幕量 1、点赞数 48、投硬币枚数 45、收藏人数 87、转发人数 40, 视频作者 bugyu_ld, 作者简介 python与人工智能,智能语音处理,相关视频:声纹识别-GMM-UBM-数据准备,
说话人识别学习路径无非就是 GMM-UBM -> JFA -> Ivector-PLDA -> DNN embeddings -> E2E 首先GMM-UBM, 最经典代表作:Speaker Verification Using Adapted Gaussian Mixture Models 从训练普遍人声纹特征的UBM到经过MAP的目标人GMM-UBM到后面的识别的分数似然比,分数规整都有介绍,老哥Reynold MIT教授,这篇论文可...
UBM-GMM用于声纹识别评分: 语音中的特征提取,源码来自github,不要用于商业用途,仅供学习。 Matlab2018-10-30 上传大小:6.00MB 所需:50积分/C币 基于Python实现的说话人识别(声纹识别)算法(包括GMM、GMM-UBM、ivector、基于深度学习的声纹识别).zip
govpr是golang 实现的基于 GMM-UBM 说话人识别引擎(声纹识别),可用于语音验证,身份识别的场景. 目前暂时仅支持汉语数字的语音,语音格式为wav格式(比特率16000,16bits,单声道) 安装 go get -v -u github.com/liuxp0827/govpr cd $GOPATH/src/github.com/liuxp0827/govpr/example go run main.go 示例 如...
结合经典的GMM.UBM.MAP的识别模型,搭建了基于超音段韵律特征参数的说话人识别系统,通过实验,该系统单独用于说话人识别的等误识率EER达到17.77%。(3)短时特征参数MFCC反映了说话人的声道特征,而超音段韵律特征参数以基频为主线,反映了说话人的音源特征,二者从不同角度反映了说话人的特征信息,可以相互补充的提高说话...