声纹识别GMM-UBM 背景: 说话人识别过程主要有三个模块,分别为:特征提取,模型训练以及模式匹配与判决。训练模块的内容是:从说话人提供的若干语音中 提取能反映个性的特征,并为其建立说话人模型,等待识别模块调用;识别模块的内容是:提取 待测语音特征并判断待测语音的身份。 GMM(高斯混合模型)–用多个高斯概率密度函数的加权可以平滑的
GMM-UBM框架(高斯混合-通用背景模型) GMM-UBM框架。Gaussian Mixture Model-Universal Background Model(GMM-UBM)是说话者识别和语音处理领域中的流行框架。它使用高斯混合模型(GMMs)来建模说话者和通用背景模型(UBM)来表示数据的一般特征。 以下是GMM-UBM框架的简要概述: 高斯混合模型(GMM): 定义: GMM是一种概率模...
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...
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...
本来今天是要学习i-vector的,但是在学习过程中,发现缺乏了关于声纹识别的一个重要前置条件,所以先讲一下GMM-UBM系统框架。 这篇内容干货不多,主要是对声纹识别中i-vector理解的一个前置补充,大家可以选看。 一、前言 声纹识别,也称做说话人识别,是一种通过声音来判别说话人身份的技术(pretty cool, right?)。
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...
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,
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
在Python语言中,我们可以使用开源的声纹识别库`pyAudioAnalysis`来实现GMM-UBM模型。以下是一个简单的示例代码: 读取和提取声纹特征 训练GMM-UBM模型 声纹验证 模型优化 在实际应用中,GMM-UBM模型可能面临一些挑战,例如说话人变化、噪声环境等。为了优化模型的性能,我们可以采取以下方法: ...
在Python语言中,我们可以使用开源的声纹识别库`pyAudioAnalysis`来实现GMM-UBM模型。以下是一个简单的示例代码: 读取和提取声纹特征 训练GMM-UBM模型 声纹验证 模型优化 在实际应用中,GMM-UBM模型可能面临一些挑战,例如说话人变化、噪声环境等。为了优化模型的性能,我们可以采取以下方法: ...