說話人識別中GMM-UBM框架
首先三個問題
0.解釋一下說話人識別的各個任務。
Speaker Verification:
1. 給一段話Y,和一個人S,Speaker Verification就判斷是否Y是S說的話
2.這個任務也叫Single-Speaker detection
Speaker Identification:
1.在多個說話者的環境中對某一說話者進行識別
Speaker Recognition:
1.通過聲音來識別出來“誰在說話”
1.爲什麼要用GMM模型?
根據論文所說,在文本無關的任務中,以GMMs表示的似然函數取得了不錯的表現。
具體表現在:
1.GMMs作爲多變量密度的通用概率模型,可以表示任意密度
2.由MIT LL的一種基於GMMs系統,採用來自通用背景模型UBM的貝葉斯自適應和基於handset-based的分數規整。在1996年NIST SREs中,成爲了start-of-art systems。該系統涉及到GMM-UBM模型
2.GMM-UBMs框架解釋
當時的說話人識別主要分爲兩大框架,一個是UBM,一個是對每個子任務進行建模,然後將子任務的模型統籌起來表示一個大模型。
上面(a)圖就是將所有數據集中起來訓練UBM通過EM算法,但是同時得注意數據平衡的問題。
上面(b)圖描述對數據中的子種羣訓練個體的UMBs。比如一個是男性的,一個是女性的,然後將子總體模型集合在一起。
這個方法的好處是可以有效的使用不平衡數據,並且可以仔細控制最終UBM的組成。
Adaptation of Speaker Model
通過上面的UBMs訓練一個大背景模型,然後將taget說話人向量加進去,會在原有參數的
基礎上更新參數,然後訓練一個新的UBMs導出目標說話人的GMM模型。
和EM算法一樣,自適應是一個兩步估計過程。第一步與EM的期望步驟相同。對於UBM中每個混合量計算說話人訓練數據的足夠統計量估計。但和EM的第二步不同,爲了適應這些新的充分統計估計量,然後將這些新的充分統計估計量與來自UBM混合參數的舊充分統計量結合起來,使用依賴於數據的混合係數。下面會介紹自適應算法和GMMs的求參。
3.GMM的公式推導、理解。
GMM中,從說話人語音抽出來的D維特徵矢量對應的似然率可用K個高斯分量表示:
----markdown公式不咋會。。 先休息幾天在寫。。。
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居右
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---|---|---|
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TYPE | ASCII | HTML |
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‘Isn’t this fun?’ |
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Gamma公式展示 是通過歐拉積分
你可以找到更多關於的信息 LaTeX 數學表達式here.
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- 關於 甘特圖 語法,參考 這兒,
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這將產生一個流程圖。:
- 關於 Mermaid 語法,參考 這兒,
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- 關於 Flowchart流程圖 語法,參考 這兒.
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