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双麦克风语音增强和杂混模型训练相结合的顽健说话人确认

赵亚丽  付中华  谢磊  张健  张艳宁  
【摘要】:本文研究了复杂背景噪音环境下的说话人确认问题。门禁系统、自助通关等实际应用中,由于很难对交谈声或音乐这类干扰源进行预估,因此无法进行杂混训练(mixed-condition training,MT),必须先对目标语音进行有效分离才能可能进行有效识别。本文的工作是:采用了基于半盲DUET的双麦克风语音增强技术抑制干扰信号,并结合MT训练方式弥补增强过程中不可避免的失真问题。对各种复杂噪声下的实测实验表明,本文方法能够较好的改善文本相关说话人确认系统的性能,尤其是信噪比为0dB时,EER降低21.77%。

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