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题名基于似然比框架的法庭说话人自动识别系统构建与验证
被引量：2
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作者
张翠玲
丁盼
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机构
西南政法大学刑事侦查学院
重庆高校刑事科学技术重点实验室
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出处
《中国人民公安大学学报（自然科学版）》
2022年第2期82-91,共10页
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基金
教育部科技部司法鉴定技术与应用社会治理学科创新引智基地(B20077)2021年度青年项目(FSSGL2021D-03)
西南政法大学2022年度校级重点委托项目(2022-XZWTZD05)
西南政法大学2021年度学生科研创新项目(2021XZXS-007)。
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文摘
为了探究法庭说话人自动识别技术在司法实践中的应用价值,研究使用深度神经网络提取说话人身份向量,并构建了基于d-vector PLDA的法庭说话人自动识别系统,选用开源语音数据集VoxCeleb1和VoxCeleb2作为系统评测语料,在似然比框架下,利用不同采样率的语音数据和不同规模的训练数据集进行了系统测试和性能验证实验。结果表明,基于d-vector PLDA模型的法庭说话人识别系统识别性能优良,在司法语音实践中具有良好的潜力和应用前景,而基于高采样率语音数据的训练测试和较大规模PLDA自适应训练数据集的系统识别效果更佳。
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关键词
法庭说话人自动识别
深度神经网络
似然比
d-vector
plda
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Keywords
forensic automatic speaker recognition
deep neural network
likelihood ratio
d-vector plda
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分类号
D918.9
[政治法律—法学]
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题名基于T矩阵归一化PLDA的说话人确认
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作者
缑新科
王跃
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机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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出处
《计算机与现代化》
2017年第10期53-56,共4页
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文摘
利用i-vector/PLDA模型进行说话人确认时,对于不定时间的语音,由于将长度归一化后的i-vector转化到PLDA模型时,伴随着不确定性的扭曲和缩放,影响识别率。本文通过对全变量空间矩阵T的列向量执行归一化,代替在PLDA模型上对i-vector进行长度归一化,避免因在i-vector上执行长度归一化,导致转移到PLDA模型上产生不良的扭曲。实验结果表明,该方法得到和长度归一化相似的效果,部分效果要优于长度归一化。
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关键词
i-vector/plda
长度归一化
T矩阵
高斯通用背景模型
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Keywords
i-vector/plda
normalization of length
matrix T
GMM-UBM
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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