I det här dokumentet studerar vi prestandan hos multi-taper-högfrekvens-cepstralkoefficienten (MFCC) och perceptuella linjära förutsägelser (PLP) i ett toppmodernt i-vektor-högtalarverifieringssystem. MFCC- och PLP-funktionerna beräknas vanligen från en hamming-fönsterad periodogramspektrumuppskattning. En sådan enda taperad spektrum uppskattning har stor varians, som kan minskas genom genomsnittliga spektral uppskattningar som erhålls med hjälp av en uppsättning olika tapers, vilket leder till en så kallad multitaper spektral uppskattning. Den multitaper spektrumuppskattningsmetoden har visat sig vara kraftfull särskilt när spektrumet av intresse har ett stort dynamiskt intervall eller varierar snabbt. Multi-taper MFCC-funktioner studerades också nyligen i högtalarverifiering med lovande preliminära resultat. I denna studie är vårt primära mål att validera dessa resultat med hjälp av en uppdaterad i-vector clasfier på de senaste NIST 2010 SRE-data. Dessutom föreslår vi också att beräkna robusta perceptuella linjära förutsägelser (PLP) funktioner med hjälp av multitapers. Dessutom ger vi en detaljerad jämförelse mellan olika avsmalnande viktval i Thomson multi-taper-metoden i samband med högtalarverifiering. Högtalarverifieringsresultat på telefon (det5) och mikrofontal (det1, det2, det3 och det4) i den senaste NIST 2010 SRE-korpus visar att multitapermetoderna överträffar den konventionella periodogramtekniken. I stället för helt enkelt medelvärde (med hjälp av enhetliga vikter) de individuella spektraluppskattningar i form av multitaper uppskattning, viktat medelvärde (med hjälp av icke-uniform vikter) förbättrar prestanda. Jämfört med MFCC- och PLP-baslinjesystemen ger den sine-viktade cepstrumestimatorn 2 (SWCE) baserad multitapermetoden genomsnittliga relativa minskningar på 12,3 % respektive 7,5 % i lika stor felfrekvens. För multi-peak multi-taper metoden är motsvarande minskningar 12,6% respektive 11,6%. Slutligen ger Thomson multitaper-metoden felreduktioner på 9,5 % respektive 5,0 % i EER för MFCC- respektive PLP-funktioner. Vi drar slutsatsen att både MFCC- och PLP-funktioner som beräknas via multitapers ger systematiska förbättringar i igenkänningsnoggrannheten.
Alam m.fl. REF analyserade prestandan för multi-taper MFCC och Perceptual Linear Prediction (PLP) funktioner.
Multitaper MFCC and PLP Features for Speaker Verification Using i-Vectors
{'venue': 'Speech Commun.', 'journal': 'Speech Commun.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}