抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文の目的は,Gauss混合モデル-ユニバーサルバックグラウンドモデル(GMM-UBM)アプローチに基づく話者検証システムに関するいくつかの研究を提示することである。すべての試験はTIMITコーパスのために行われた。標準Mel-Frequency Cepstral係数(MFCC)と動的デルタ特徴の性能を示した。等価誤り率(EER)に及ぼす特徴次元とモデル複雑性の影響を提示した。さらに,Voice Activity Detection(VAD)と,Cepstral平均と分散正規化(CMVN)とRelActive SpecTrA(RASTA)フィルタリングのような正規化技術の影響をカバーした。因子の各組み合わせを調べた。従来の技術の注意深い選択が,EER値を達成するとき,非常に満足のいく結果をもたらすかもしれないことを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】