一种基于近邻原则合成情感模型的说话人识别方法
本发明公开了一种基于近邻原则合成情感模型的说话人识别方法,包括:(1)训练出参考语音和用户中性语音的模型;(2)提取GMM参考模型的中性-情感高斯分量映射集;(3)提取与用户的中性训练高斯分量邻近的若干中性参考高斯分量映射的情感参考高斯分量;(4)合成出用户的情感训练高斯分量,进而得到用户的情感训练模型;(5)合成出所有用户的GMM训练模型;(6)输入测试语音进行识别。本发明采用基于KL散度的近邻原则从语音库中提取若干与用户的中性训练语音相似的参考语音,用参考语音中的情感参考语音合成出用户的情感训练语音,改善了在训练语音与测试语音失配情况下说话人识别系统的性能,提高了说话人识别系统的鲁棒性。
浙江大学
2021-04-13