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研究生:俞皓中
研究生(外文):Hao Chung Yu
論文名稱:以包容空間為基礎的開放集合方法於語者確認系統之應用
論文名稱(外文):Open Set Classification Based on Tolerance Interval for Speaker Verification System
指導教授:許鈞南許鈞南引用關係許舜欽許舜欽引用關係
指導教授(外文):Hsu, Chun-NanShun-Chin Hsu
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:資訊工程學研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:英文
論文頁數:54
中文關鍵詞:包容空間語者確認系統開放集合
外文關鍵詞:Open Set ClassificationSpeaker Verification SystemTolerance Interval
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語者確認系統是一個確認一段語音是否來自某個特定的人的系統. 這個系統主要是應用在許多安全性的問題上. 和利用指紋或是臉的系統, 語音擁有不需要昂貴硬體的特性. Reynolds 在1995年曾經發表一個使用高斯混合模型的系統. 這個系統必須要使用一個由背景語者模型資料庫建置的背景語者模型. 這在現實情況下似乎不是很可行. 我們提出一個新的方法來建置語者確認系統稱他為OSCILLO. OSCILLO 主要是用到高斯混合模型以及包容空間分析. 這個系統可以節省比較多儲存空間以及節省訓練和測試的時間.

Speaker verification systems solve the problem of verifying
whether a given utterance comes from a claimed speaker. This
problem is important because an accurate speaker verification
system can be applied to many security systems. Comparing to other biometric methods like fingerprint or face recognition, speaker verification systems do not require expensive specialized equipments and are effective especially for remote identity verification. Previously, Renoylds et al. have proposed a speaker verification system using Gaussian mixture model, but their system is incomplete because their system needs a set of background speaker models, which are constructed using a large speech database of a variety of speakers. It may not be feasible to obtain such a database in the real world. In this thesis, I propose a new solution called OSCILLO, for speaker verification. By applying tolerance interval technique in statistics, OSCILLO can verify a speaker's ID without background speaker models. This greatly reduces the size of the whole system and the time for both training and testing. We compare OSCILLO and Reynolds' method using three standard speech databases: TCC-300, TIMIT and NIST. The experimental results show that OSCILLO performs well for all databases.

{1}Introduction}{7}
{1.1}Motivation}{7}
{1.2}Speaker Verification}{8}
{1.2.1}Categories of Speaker Recognition Problems}{8}
{1.2.2}Architecture of Speaker Verification Systems}{9}
{1.2.3}Previous Work}{10}
{1.3}Organization}{11}
{2}Gaussian Mixture Model}{13}
{2.1}Model Description}{14}
{2.2}Why Gaussian Mixture Model}{14}
{2.3}Estimating GMM Parameters}{16}
{2.4}Algorithmic Issues}{18}
{2.5}General Speaker Verification Based on GMM}{19}
{2.5.1}General Approach}{19}
{2.5.2}Background Speaker Selection}{21}
{2.5.3}Threshold}{24}
{3}My New Approach: OSCILLO}{26}
{3.1}Preliminary}{27}
{3.2}Tolerance Interval Analysis\cite {Tolerance}}{28}
{3.2.1}Definition}{28}
{3.2.2}Construction of Tolerance Intervals: Wilk's Method}{29}
{3.3}Training Procedure}{31}
{3.4}Verification Procedure}{33}
{3.5}An Alternative Approach}{34}
{4}Experimental Evaluation}{36}
{4.1}Data Sets}{36}
{4.2}Evaluation}{37}
{4.3}Comparison}{40}
{4.3.1}TCC-300}{40}
{4.3.2}TIMIT}{41}
{4.3.3}NIST}{41}
{5}Applications}{44}
{5.1}Potential Applications}{44}
{5.2}Remaining Issues}{46}

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