Feature smoothing and frame reduction for speaker recognition

Conference proceedings article

ผู้เขียน/บรรณาธิการ

กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์

ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่ง: Nuratch S., Boonpramuk P., Wutiwiwatchai C.

ผู้เผยแพร่: Hindawi

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2010

หน้าแรก: 311

หน้าสุดท้าย: 314

จำนวนหน้า: 4

ISBN: 9780769542881

นอก: 0146-9428

eISSN: 1745-4557

URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-79551560988&doi=10.1109%2fIALP.2010.49&partnerID=40&md5=9c699986e7d51fd94d78696e260e1a0a

ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)

ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์

บทคัดย่อ

This paper presents a new technique for smoothing and reducing speech feature vectors for speaker recognition using an adaptive weighted-sum algorithm, aims at reducing computation time and increasing the recognition performance. The proposed technique is based on a three-frame sliding window. Each step of window sliding, three feature frames in the window are used to compute weight values based on feature Euclidean distances. The weight values are applied to original MFCC feature vectors to construct smoothed feature vectors. Simultaneously, the number of smoothed vectors is reduced from the original vectors. The smoothed and reduced feature vectors are applied on an SVM speaker recognition system with GMM supervectors. The NIST Speaker Recognition Evaluation 2006 core-test is used in evaluation. Experiment results show that our approach outperforms the baseline system using conventional RASTA filtered MFCC feature vectors. ฉ 2010 IEEE.

คำสำคัญ

Feature Reduction, Speaker recognition