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為了改善發聲力度對說話人識別系統性能的影響，在訓練語音存在少量耳語、高喊語音數據的前提下，提出了使用最大后驗概率（MAP）和約束最大似然線性回歸（CMLLR）相結合的方法來更新說話人模型、投影轉換說話人特征。其中，MAP自適應方法用于對正常語音訓練的說話人模型進行更新，而CMLLR特征空間投影方法則用來投影轉換耳語、高喊測試語音的特征，從而改善訓練語音與測試語音的失配問題。實驗結果顯示，采用MAP+ CMLLR方法時，說話人識別系統等錯誤率（EER）明顯降低，與基線系統、最大后驗概率（MAP）自適應方法、最大似然線性回歸（ MLLR）模型投影方法和約束最大似然線性回歸（CMLLR）特征空間投影方法相比，MAP+ CMLLR方法的平均等錯率分別降低了75. 3%、3.5%、72%和70. g%。實驗結果表明，所提出方法削弱了發聲力度對說話人區分性的影響，使說話人識別系統對于發聲力度變化更加魯棒。
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