i-vector成为说话人识别主流技术

最新推荐文章于 2021-01-18 21:50:18 发布
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本文分享了最新的语音识别技术进展及应用案例，探讨了语音识别在实际场景中的挑战与解决方案。
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声纹识别-3.i-vector/PLDA（上篇）
白水煮蝎子
04-16 3540
声纹识别-3.i-vector/PLDA 前言 前面两篇博文分别介绍了声纹识别的绪论和传统的GMM-UBM声纹识别算法。本文介绍，到目前为止，在声纹识别领域仍具有很大影响力的i-vector1/PLDA2(identification vector, Probabilistic Linear Discriminant Analysis，辨识向量，概率线性判别分析)。i-vector是代表说话人的向...
基于I-Vector的说话人识别
01-18
基于i-vector的说话人识别系统， 内部含有 - ./doc/ this directory contains a documention on how to generate i-vectors - ./gmm/ directory used to store the Universal Background Model - ./iv/ directory used to store the i-vectors when extracted - ./mat/ directory used to store matrix objects - ./ndx/ directory used to store index files
声纹识别之I-Vector
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weixin_38206214的博客
07-18 3万+
在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。 本文参考：https://blog.youkuaiyun.com/u014688145/article/details/53046765?locationNum=7&fps=1 https://blog.youkuaiyun.com/qq_27292549/article/details/7912896...
I-vector
人总是要有梦想的QAQ的博客
07-10 2145
在实际应用中，由于说话人语音中说话人信息和各种干扰信息掺杂在一起，不同的采集设备的信道之间也具有差异性，会使我们收集到的语音中掺杂信道干扰信息。这种干扰信息会引起说话人信息的扰动。传统的GMM-UBM方法，没有办法克服这一问题，导致系统性能不稳定。 在GMM-UBM模型里，每个目标说话人都可以用GMM模型来描述。因为从UBM模型自适应到每个说话人的GMM模型时，只改变均值，对于权重和协方差不做任何调整，所以说话人的信息大部分都蕴含在GMM的均值里面。GMM均值矢量中，除了绝大部分的说话人信息之外，也包含了信
i-vector d-vector x-vector
weixin_39087379的博客
01-18 4866
一、i-vector i-vector 模型是输出一个400维的向量 二、d-vecto DNN 会输入一个固定长度的语音，对它做 Speaker Recognition。然后我们把这个模型的最后一层隐层抽取出来，它就是这段语音的 d-vector。不用 output layer 中的最后一层输出，因为它的维度是和训练时语者数目有关的。而是它前面的那一层隐层输出。 在实际预测的时候，输入语音是不等长的，会把语音截成多段，然后取这几段特征的d-vector的平均值作为最后的speaker embedding
基于I-Vector的说话人识别系统实现与分析
基于I-Vector的说话人识别是一种在语音信号处理和生物特征识别领域中广泛应用的技术，其核心思想是将一段语音信号映射为一个低维的固定长度向量——即i-vector（身份向量），从而实现对说话人身份的有效建模与识别。...
说话人检测技术演进：从GMM到i-vector系统
i-vector是近年来在说话人识别领域取得突破性进展的一种技术。它将声纹特征表示为一个低维空间内的点，这个点被称为i-vector。该技术的关键在于将传统的UBM（通用背景模型）和GMM模型相结合，通过提取特征向量，压缩...
基于Alize的i-vector测试与TotalVariability训练
该程序的核心功能包括Total Variability矩阵的训练以及i-vector的抽取过程，是现代说话人识别系统中极为关键的技术环节。i-vector技术自2011年由Dehak等人提出以来，迅速成为说话人验证和识别领域的主流方法之一，因...
基于Alize的i-vector提取与TotalVariability训练程序
综上所述，该程序不仅代表了一种经典的声纹特征提取范式，也反映了传统GMM-i-vector方法在深度学习兴起前的主流地位。虽然近年来随着x-vector、ECAPA-TDNN等基于深度神经网络的方法逐渐成为前沿，但i-vector因其理论...
精选资源
基于python的说话人识别（声纹识别），包括GMM+GMM-UBM+ivector+基于深度学习的声纹识别+源码+开发文档
最新发布
05-20
基于python的说话人识别（声纹识别），包括GMM+GMM-UBM+ivector+基于深度学习的声纹识别+源码+开发文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于...
i-vector的工具箱
12-12
MSR Identity Toolbox: A Matlab Toolbox for Speaker Recognition Research Version 1.0 Seyed Omid Sadjadi, Malcolm Slaney, and Larry Heck Microsoft Research, Conversational Systems Research Center (CSRC) s.omid.sadjadi@gmail.com, {mslaney,larry.heck}@microsoft.com This report serves as a user manual for the tools available in the Microsoft Research (MSR) Identity Toolbox. This toolbox contains a collection of Matlab tools and routines that can be used for research and development in speaker recognition. It provides researchers with a test bed for developing new front-end and back-end techniques, allowing replicable evaluation of new advancements. It will also help newcomers in the field by lowering the “barrier to entry”, enabling them to quickly build baseline systems for their experiments. Although the focus of this toolbox is on speaker recognition, it can also be used for other speech related applications such as language, dialect and accent identification. In recent years, the design of robust and effective speaker recognition algorithms has attracted significant research effort from academic and commercial institutions. Speaker recognition has evolved substantially over the past 40 years; from discrete vector quantization (VQ) based systems to adapted Gaussian mixture model (GMM) solutions, and more recently to factor analysis based Eigenvoice (i-vector) frameworks. The Identity Toolbox provides tools that implement both the conventional GMM-UBM and state-of-the-art i-vector based speaker recognition strategies. A speaker recognition system includes two primary components: a front-end and a back-end. The front-end transforms acoustic waveforms into more compact and less redundant representations called acoustic features. Cepstral features are most often used for speaker recognition. It is practical to only retain the high signal-to-noise ratio (SNR) regions of the waveform, therefore there is also a need for a speech activity detector (SAD) in the fr
matlab的语音识别，说话人识别工具箱
01-22
该资源可以在官网下载，如果你有积分也可以直接下载。我不想设定积分，但是这个网站没积分不准上传资源
基于ivector的说话人识别SDK
04-09
vs2013；win10；基于ivector的说话人识别SDK。参考 https://blog.youkuaiyun.com/u012594175/article/details/89108535
基于i-vector和深度学习的说话人识别.pdf
08-19
基于i-vector和深度学习的说话人识别.pdf
声纹识别之Alize入门教程(三)：I-vector
NonDay的博客
03-21 2985
Alize完整的ivector例程，包括：数据准备、特征提取、训练以及测试等。最终生成的得分文件res/scores_PLDA_lengthnorm.txt，其含义参考GMM-UBM。 M S0002 1 BAC009S0002W0122 0.644295 M S0003 1 BAC009S0002W0122 0.520998 M S0004 1 BAC009S0002W0122 0.4846...
i-vector本质剖析
chinabing的专栏
10-13 5051
1. i-vector的由来 基于因子分析理论，句子h的超向量可以描述成  其中为ubm模型的均值超向量，即为i-vector。 2. i-vector的计算 2.1 T矩阵的估计 为句子h的观察特征，可以对应于上面的，依据上式进行如下分布假设：服从正态分布N(0,I) 基于最大似然准则估计T矩阵，利用到EM算法 EM：先初始化T，估计出，再依据估计T，反复迭代 2.2 i...
I-Vector的推导详解
weixin_38206214的博客
08-09 1万+
在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。 一、前言 目前UBM-MAP-GMM是一种说话人确认技术的标准系统，在JFA模型下，我们可以把生成式模型扩展成为具有说话人部分(本征音空间矩阵V)和信道部分(本征信道空间矩阵U)这两个联合模型。但是，在JFA的实际使用中，我们发现说话人部分和信道部分没办法完美分离，还会存在一定的干扰。受...
说话人识别
smilejiasmile的博客
07-23 2025
                   
论文 | 【i-vector前身】关于说话人确认任务中一种高效的因子分析模型中的实现算法
Zhangppeng的专栏
11-25 1878
一、Abstract 这篇论文是07年的《A Straightforward and Efficient Implementation of the Factor Analysis Model for Speaker Verification》，当时还没有提出i-vector,但在作者提出的这种Hybrid domain session compensation中暗含了信道总变化因子的思想。本篇p...
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