袁文浩1,
李艳玲2,
夏斌1,
孙文珠1
1.山东理工大学计算机科学与技术学院 ??淄博 ??255049
2.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(11704229, 61701286, 61562068)，山东省自然科学基金(ZR2017LA011, ZR2015FL003, ZR2017MF047)，山东省高等学校科技计划项目(J17KA078)，内蒙古自然科学基金项目(2015MS0629)
详细信息
作者简介:梁春燕：女，1986年生，讲师，研究方向为说话人识别、语种识别
袁文浩：男，1985年生，讲师，研究方向为语音信号处理、语音增强
李艳玲：女，1978年生，副教授，研究方向为自然语言处理、口语理解、机器学习
夏斌：男，1973年生，副教授，研究方向为深度学习、信号与信息处理
孙文珠：男，1983年生，讲师，研究方向为多媒体信号传输
通讯作者:梁春燕 liangchunyan@sdut.edu.cn
中图分类号:TP391.42计量
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被引次数:0
出版历程
收稿日期:2018-08-03
修回日期:2019-01-21
网络出版日期:2019-02-24
刊出日期:2019-07-01
Speaker Recognition Using Discriminant Neighborhood Embedding
Chunyan LIANG1,,,Wenhao YUAN1,
Yanling LI2,
Bin XIA1,
Wenzhu SUN1
1. College of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology, Zibo 255049, China
2. College of Computer and Information Engineering, Inner Mongolia Normal University, Hohhot 010022, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (11704229, 61701286, 61562068), The Shandong Provincial Natural Science Foundation (ZR2017LA011, ZR2015FL003, ZR2017MF047), The Project of Shandong Province Higher Educational Science and Technology Program (J17KA078), The Natural Science Foundation of Inner Mongolia Autonomous Region of China (2015MS0629)
摘要
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
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.
Key words:Speaker recognition/
Total variability factor analysis/
Neighborhood Preserving Embedding (NPE)/
Discriminant Neighborhood Embedding (DNE)
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