Abstract-In högtalare identifiering, de flesta av beräkningen härrör från avstånd eller sannolikhetsberäkningar mellan funktionen vektorer av den okända högtalaren och modellerna i databasen. Identifieringstiden beror på antalet vektorer, deras dimensionalitet, högtalarmodellernas komplexitet och antalet högtalare. I detta dokument koncentrerar vi oss på att optimera vektorkvantisering (VQ) baserad högtalaridentifiering. Vi minskar antalet testvektorer genom att prekvantisera testsekvensen före matchning, och antalet högtalare genom att beskära ut osannolika högtalare under identifieringsprocessen. De bästa varianterna generaliseras sedan till Gaussian blandningsmodell (GMM) baserad modellering. Vi tillämpar algoritmerna också för effektiv kohort inställd sökning efter poäng normalisering i högtalarverifiering. Vi får en upphastighetsfaktor på 16:1 i fallet med VQ-baserad modellering med mindre nedbrytning i identifieringsnoggrannheten, och 34:1 i fallet med GMM-baserad modellering. En lika felfrekvens på 7 % kan uppnås i genomsnitt på 0,84 s när testuttalandets längd är 30.4 s.
I REF minskas antalet vektorer för yttrandetestet genom att tystnaden avlägsnas och förkvantisering (PQ) för att påskynda identifieringsprocessen.
Real-time speaker identification and verification
{'venue': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}