作者：尹主峰; 徐志京说话人识别降噪自动编码器受限玻尔兹曼机
摘要：在说话人识别系统中,一种结合深度神经网路（DNN）、身份认证矢量（i-vector）和概率线性鉴别分析（PLDA）的模型被证明十分有效。为进一步提升PLDA模型信道补偿的性能,将降噪自动编码器（DAE）和受限玻尔兹曼机（RBM）以及它们的组合（DAE-RBM）分别应用到信道补偿PLDA模型端,降低说话人i-vector空间信道信息的影响。实验表明相比标准PLDA系统,基于DAE-PLDA和RBM-PLDA的识别系统的等错误率（EER）和检测代价函数（DCF）都显著降低,结合两者优势的DAE-RBMPLDA使系统识别性能得到了进一步提升。
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