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摘要
基于I-Vector的说话人识别系统通常采用LDA进行信道补偿和特征降维,在开发集样本有限的情况下,LDA的区分性不强。基于此,提出一种改进I-Vector说话人确认算法。在话者样本数较少的情况下,以中值i向量代替均值i向量作为集中统计量可以减少区分信息的丢失。随着样本数量增加,改进中值分类器,采用去最大最小值后求均值的方法作为i向量的集中趋势。用此方法计算类间与类内离散度矩阵后,对i向量进行信道补偿和降维。结合高斯PLDA模型,以LDA和WCCN为基线系统进行仿真对比。实验结果表明,提出的算法具有良好的区分性能,在有限的话者语音样本数量范围内,与基线相比能提升总和约3%的性能。
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