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語言 |
| DC.contributor | 電機工程學系 | zh_TW |
| DC.creator | 賴彥輔 | zh_TW |
| DC.creator | Yen-Fu Lai | en_US |
| dc.date.accessioned | 2003-6-13T07:39:07Z | |
| dc.date.available | 2003-6-13T07:39:07Z | |
| dc.date.issued | 2003 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.ncu.edu.tw:88/thesis/view_etd.asp?URN=90521002 | |
| dc.contributor.department | 電機工程學系 | zh_TW |
| DC.description | 國立中央大學 | zh_TW |
| DC.description | National Central University | en_US |
| dc.description.abstract | 在本論文中，我們針對文字不特定的語者辨識系統，以高斯混合模型來代表每一位語者的聲紋特性。但是傳統的高斯混合模型需要大量的訓練語料，而且模型訓練時間長；為了改善這些缺點，我們利用語者調適的技術，將一個訓練良好的語者不特定模型調適成特定的語者模型。
我們使用訊號偏壓移除的技術來消除訓練語料中的通道效應，以獲得一個乾淨的語者不特定模型；此外，由於語者不特定模型的訓練語料龐大，為了減短訓練時間，我們採用向量量化的方法，事先將訓練語料作分群，再對每一群訓練一個高斯混合模型。
我們也將比較不同調適方法在語者辨識系統上的效果。在調適語料充足時，貝氏調適法可以有不錯的效果；但是在少量調適語料的情況下，模型中沒有調適的高斯分布會使得辨識的效能降低。因此對於少量的調適語料，我們提出一個加入模糊控制器的向量場平滑化演算法，以提升系統的辨識效能。
在本論文中，以100位語者來作語者辨識實驗。由實驗的結果可發現，本論文所使用之方法能夠在少量的語料下，快速的訓練出語者模型，並且也有良好的辨識效果。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | In this thesis, we focus on the text-independent speaker recognition by using Gaussian mixture models (GMMs). However, general GMMs need large amounts of training data and training time; in order to improve these shortcomings, we use adapted GMM to replace the general GMMs.
We get a clean speaker-independent model by using signal bias removal (SBR), and reduce the training time by vector quantization (VQ). Furthermore, we apply different adaptation methods to adapt the speaker models from a speaker-independent model. Maximum a posteriori (MAP) estimation has a good performance. However, on the condition of sparse adaptation data, some untrained parameters may reduce the performance. For this problem, we propose the approach of vector field smoothing by using a fuzzy controller to improve the performance. | en_US |
| DC.subject | 調適高斯混合模型 | zh_TW |
| DC.subject | 語者辨識 | zh_TW |
| DC.subject | 語者識別 | zh_TW |
| DC.subject | 語者驗證 | zh_TW |
| DC.subject | adapted Gaussian mixture model | en_US |
| DC.subject | speaker verification | en_US |
| DC.subject | speaker recognition | en_US |
| DC.subject | speaker identification | en_US |
| DC.title | 語者辨識之研究 | zh_TW |
| dc.language.iso | zh-TW | zh-TW |
| DC.title | The study of speaker recognition | en_US |
| DC.type | 博碩士論文 | zh_TW |
| DC.type | thesis | en_US |
| DC.publisher | National Central University | en_US |