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Text-Independent Speaker Identification Using Gaussian Mixture Models Based on Multi-Space Probability Distribution Identification du locuteur indépendant du texte à l'aide de modèles de mélange gaussien basés sur une distribution de probabilité multi-espace

Chiyomi MIYAJIMA, Yosuke HATTORI, Keiichi TOKUDA, Takashi MASUKO, Takao KOBAYASHI, Tadashi KITAMURA

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Résumé:

Cet article présente une nouvelle approche de modélisation des spectres de parole et de la hauteur pour l'identification du locuteur indépendante du texte à l'aide de modèles de mélange gaussien basés sur la distribution de probabilité multi-espace (MSD-GMM). MSD-GMM nous permet de modéliser des valeurs de hauteur continues des images vocales et des symboles discrets pour les images non vocales dans un cadre unifié. Les caractéristiques spectrales et de hauteur sont modélisées conjointement par un MSD-GMM à deux flux. Nous dérivons des formules d'estimation du maximum de vraisemblance (ML) et une procédure de formation à l'erreur de classification minimale (MCE) pour les paramètres MSD-GMM. Les modèles de locuteurs MSD-GMM sont évalués pour des tâches d'identification du locuteur indépendantes du texte. Les résultats expérimentaux montrent que le MSD-GMM peut modéliser efficacement les caractéristiques spectrales et tonales de chaque haut-parleur et surpasse les modèles de haut-parleurs conventionnels. Les résultats démontrent également l'utilité de la formation MCE des paramètres MSD-GMM et la robustesse de la variabilité inter-session.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E84-D No.7 pp.847-855
Date de publication
2001/07/01
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Issue on Biometric Person Authentication)
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