K-Top Phoneme Class Models for Text-Independent Short-Speech Spe...

"基于Phoneme类的多模型方法，用于与文本无关的短话说话者识别" 在语音识别和说话人识别领域，基于Phoneme类的多模型方法是一种有效的技术，尤其适用于处理文本无关的短语音识别任务。本文探讨了如何克服传统Gaussian混合模型-通用背景模型（GMM-UBM）方法在处理极短语音时识别率下降的问题。GMM-UBM是一种广泛使用的说话人识别方法，但它在处理非常短的语音片段时，由于缺乏足够的信息，其性能通常会显著降低。 文章介绍了一种名为K-Top多音素类模型混合（K-PCMM）的方法。这种方法的核心是在音素识别阶段，首先通过语音识别技术获取训练语音的音素序列。在说话人识别阶段，利用这些音素序列为每个说话人构建多个音素类模型。测试语音片段会根据其最接近的音素类模型进行评分和决策，这里的K表示选取的相近音素类的数量。K-PCMM方法有两种主要实现方式：基于专家知识和数据驱动。 专家知识方法依赖于语言学家的专业知识来定义音素类别，而数据驱动方法则是通过分析大量语音数据来自动划分音素类别。实验表明，选择合适的K值可以显著提升识别系统的性能。 对比实验结果显示，当测试语音时长小于2秒时，K-PCMM方法相对于GMM-UBM基线系统的等错误率（EER）降低了38.60%。这一改进体现了K-PCMM在处理极短语音时的有效性，尤其是在资源有限的情况下，能够更充分地利用文本内容信息，提高说话人识别的准确性和鲁棒性。 这项研究为短语音说话人识别提供了新的思路，即通过结合音素识别和多模型技术，能够在文本无关的情况下提高识别效率。这种方法对于移动设备、智能家居和其他需要快速响应的语音应用具有重要的实用价值，并且可能进一步推动语音识别技术的发展，特别是在处理短暂、非结构化语音输入时。