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,所以这里重点说一下基于I-vector特征的信道补偿算法。 为啥要信道补偿呢...
GMM-UBM 四、MAP自适应算法 在GMM-UBM系统框架中,UBM拟合出大量说话人的特征分布,目标用户的数据散落在UBM某些高斯分布的附近。其中自适应的过程就是将UBM的每个高斯分布向目标用户数据偏移。极大后...参数和UBM参数对最终模型的影响。归一化因子(可以理解为权重值的权重)γ可以保证各混合度的权重满足: 具体自适应...
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框架: 训练: 使用各自的特征向量训练个体说话者的GMMs。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...
说白了,只是一个大的GMM,那么训练UBM也就是训练GMM,所用算法采用的是EM算法。 GMM中,从说话人语音抽出来的D维特征矢量对应的似然率可用K个高斯分量表示: 其中是第K个高斯分量的权重, 所以,整个高斯模型可以用模型参数 i=1,2...m来表示。 2 参数调整算法 EM算法 现在的问题是如何根据已知的T个特征矢量(t...
GMM-UBM系统框架,是GMM模型的一个推广,是用于解决当前目标说话人数据量不够的问题的一种方式。通过收集其他说话人数据来进行一个预先的训练。通过MAP算法的自适应,将预先训练过的模型向目标说话人模型进行微调。这种方式可以大大减少训练所需要的样本量和训练时间(通过减少训练参数)。
声纹识别-GMM-UBM算法原理bugyu_ld 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多1660 -- 35:09 App streamlit-人脸识别-代码实现 1026 -- 19:53 App 高空坠物检测-1-视频防抖 1295 -- 47:05 App So-Vits-SVC-4-decoder部分 4410 -- 16:53 App meidapipe-face-mesh-人脸关键点检测 380 -...
于是,UBM通用背景模型被提了出来。在训练说话人模型的时候,由于注册时说话人的数据稀疏,通常利用一个通用背景模型(Universal Background Model,UBM)和少量的说话人数据,通过自适应算法(如最大后验概率MAP,最大似然线性回归MLLR等)得到目标说话人模型。 OK,特征和模型都建立好了,我们怎么测试呢?这里用到一个对数似然...
例如,初始化UBM模型时可能需要使用更复杂的方法,如K-means聚类或分层聚类;适应目标说话人的GMM模型时可能需要实现自己的适应算法;评估模型时可能需要考虑多种性能指标等。 此外,MATLAB本身可能没有直接提供训练GMM-UBM模型的完整函数,因此你可能需要根据上述步骤自己编写代码或查找第三方工具箱来实现这一功能。
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...