說(shuō)話人識(shí)別是從說(shuō)話人的一段語(yǔ)音中提取出說(shuō)話人的個(gè)性特征，通過(guò)對(duì)這些個(gè)性特征的分析和識(shí)別,，從而達(dá)到對(duì)說(shuō)話人進(jìn)行辨認(rèn)或者確認(rèn)的目的,。它可以分為兩個(gè)范疇：說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。說(shuō)話人辨認(rèn)是辨認(rèn)出待識(shí)別的語(yǔ)音是來(lái)自待考察的個(gè)人中的哪一個(gè),；而說(shuō)話人確認(rèn)則是特定的參考模型和待識(shí)別模式之間的比較,，系統(tǒng)只做出“是”或“不是”的二元判決[1]。
　Ville Hautamaki[2]等人提出了最大后驗(yàn)概率矢量量化(VQ-MAP)過(guò)程,，它可以看作是GMM-MAP的一種特殊形式,；Suykens等人[3]提出了最小二乘支持向量機(jī)LS-SVM的概念，而志平等人[4]將最小二乘向量機(jī)應(yīng)用在說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)中,，并取得了較好的效果,。
　VQ-MAP過(guò)程首先只依照均值對(duì)通用背景模型UBM(Universal Bakground Model)進(jìn)行聚類,然后應(yīng)用VQ-MAP過(guò)程來(lái)更新自適應(yīng)參數(shù),由此訓(xùn)練語(yǔ)音未覆蓋到的部分就可以用UBM中說(shuō)話人無(wú)關(guān)的特征分布近似,以減小訓(xùn)練語(yǔ)音太短帶來(lái)的影響。將得到的自適應(yīng)參數(shù)集作為最小二乘向量機(jī)的訓(xùn)練樣本,，在說(shuō)話人識(shí)別中進(jìn)行應(yīng)用,，取得了較好的效果,。本文介紹了VQ-MAP和LS-SVM融合的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng),，并在說(shuō)話人識(shí)別中進(jìn)行了應(yīng)用,。
1 VQ-MAP過(guò)程
　在說(shuō)話人識(shí)別中,，可以使用訓(xùn)練集中的發(fā)音數(shù)據(jù)對(duì)UBM進(jìn)行參數(shù)自適應(yīng)來(lái)得到發(fā)音人的模型。高斯混合模型在最大后驗(yàn)概率自適應(yīng)(GMM-MAP)過(guò)程中需要更新3種參數(shù)：權(quán)值,、均值向量和協(xié)方差矩陣,。VQ-MAP過(guò)程是GMM-MAP的一種特殊形式，它只依照均值向量來(lái)得到新的自適應(yīng)說(shuō)話人模型,。依照均值向量為參數(shù)用K均值聚類算法對(duì)UBM進(jìn)行聚類,從而得到一組均值核心矢量：

2 最小二乘支持向量機(jī)[3-4]
    Suykens等人[3]在SVM的優(yōu)化函數(shù)中引入方差項(xiàng),并將SVM中的不等式約束條件改為等式約束,提出了一種以二次等式約束條件為基礎(chǔ)的改進(jìn)型向量機(jī)即最小二乘向量機(jī)(LS-SVM),。這樣LS-SVM的求解問(wèn)題從標(biāo)準(zhǔn)SVM的二次函數(shù)尋優(yōu)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為線性方程求解問(wèn)題, 解決了二次尋優(yōu)算法費(fèi)時(shí)且不易用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題，從而大大地簡(jiǎn)化了問(wèn)題的復(fù)雜性[4],。
      
    方程的最優(yōu)性條件如下：

3 融合算法
3.1選擇樣本

設(shè)計(jì)1個(gè)SVM,，分別標(biāo)記這2個(gè)說(shuō)話人自適應(yīng)參數(shù)集為{+ 1,- 1}類，將每幀測(cè)試語(yǔ)音特征矢量輸入到1個(gè)訓(xùn)練支持向量機(jī)中,對(duì)每幀矢量判別是哪一類,當(dāng)所有的測(cè)試語(yǔ)音特征矢量判別完畢后, 采用投票方法判決,得票最多者就為目標(biāo)說(shuō)話人,。
　實(shí)驗(yàn)1：同一語(yǔ)音庫(kù)下,隨著說(shuō)話人人數(shù)的變化,VQ-MAP和LS-SVM融合的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)與基于LS-SVM的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)中SVM訓(xùn)練時(shí)間進(jìn)行對(duì)比,兩個(gè)系統(tǒng)中LS-SVM均采用徑向基核函數(shù),，取γ=0.125,結(jié)果如圖1所示。

　由圖1可以看出,，隨著說(shuō)話人數(shù)越多,，所需SVM訓(xùn)練時(shí)間越長(zhǎng)。當(dāng)說(shuō)話人數(shù)為50時(shí),，應(yīng)用VQ-MAP和SVM融合的系統(tǒng)SVM訓(xùn)練時(shí)間僅僅是直接用LS-SVM訓(xùn)練時(shí)間的36.6%,。這是因?yàn)橹苯佑肔S-SVM時(shí)，把每個(gè)說(shuō)話人所有幀的特征向量都作為輸入矢量來(lái)訓(xùn)練SVM,，而在VQ-MAP和LS-SVM融合方法中,，只把VQ-MAP自適應(yīng)更新模型中的K個(gè)向量作為輸入矢量訓(xùn)練SVM，大大減少了運(yùn)算量,，因而提高了識(shí)別速度,。
    實(shí)驗(yàn)2：同一語(yǔ)音庫(kù)下，VQ-MAP和LS-SVM融合的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)與基于LS-SVM的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率進(jìn)行對(duì)比,，比較結(jié)果如表1所示,。

    從表1可以看出，隨著測(cè)試時(shí)長(zhǎng)的增加,， VQ-MAP和LS-SVM融合方法識(shí)別率不斷提高,，且明顯高于LS-SVM方法。這是因?yàn)樵赩Q-MAP算法中,，采用了均值矢量通過(guò)UBM進(jìn)行自適應(yīng)來(lái)得到說(shuō)話人模型，在訓(xùn)練語(yǔ)音未覆蓋到的部分就可以用UBM中說(shuō)話人無(wú)關(guān)的特征分布近似,減小訓(xùn)練語(yǔ)音太短帶來(lái)的影響,，從而為提高識(shí)別率打下良好的基礎(chǔ),。
    本文介紹的VQ MAP和LS-SVM融合說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)，比直接應(yīng)用LS-SVM訓(xùn)練效率提高了36.6%,，且識(shí)別率也高于LS-SVM方法,，尤其是在測(cè)試時(shí)長(zhǎng)為8 s時(shí),比傳統(tǒng)的LS-SVM方法識(shí)別率提高了4.2%,為在說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)中使用多系統(tǒng)融合提供了新的途徑,，是一種行之有效的方法。
參考文獻(xiàn)
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