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當測試語音時長充足時，單一特征的信息量和區(qū)分性足夠完成說話人識別任務，但是在測試語音很短的情況下，語音信號里缺乏充分的說話人信息，使得說話人識別性能急劇下降。針對短語音條件下的說話人信息不足的問題，提出一種基于多特征i-vector的短語音說話人識別算法。該算法首先提取不同的聲學特征向量組合成一個高維特征向量，然后利用主成分分析（ PCA）去除高維特征向量的相關性，使特征之間正交化，最后采用線性判別分析（ LDA）挑選出最具區(qū)分性的特征，并且在一定程度上降低空間維度，從而實現更好的說話人識別性能。結合TIMIT語料庫進行實驗，同一時長的短語音（2 s）條件下，所提算法比基于i-vector的單一的梅爾頻率倒譜系數（MFCC）、線性預測倒譜系數（ LPCC）、感知對數面積比系數（PLAR）特征系統(tǒng)在等錯誤率（EER）上分別有相對72. 16%、69. 47%和73.62%的下降。不同時長的短語音條件下，所提算法比基于i-vector的單一特征系統(tǒng)在EER和檢測代價函數（DCF）上大致都有50％的降低。基于以上兩種實驗的結果充分表明了所提算法在短語音說話人識別系統(tǒng)中可以充分提取說話人的個性信息，有利地提高說話人識別性能。
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