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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제14권 제4호
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 807 - 823 (17page)
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Speaker verification system performance depends on the utterance of each speaker. To verify the speaker,important information has to be captured from the utterance. Nowadays under the constraints of limiteddata, speaker verification has become a challenging task. The testing and training data are in terms of fewseconds in limited data. The feature vectors extracted from single frame size and rate (SFSR) analysis is notsufficient for training and testing speakers in speaker verification. This leads to poor speaker modeling duringtraining and may not provide good decision during testing. The problem is to be resolved by increasingfeature vectors of training and testing data to the same duration. For that we are using multiple frame size(MFS), multiple frame rate (MFR), and multiple frame size and rate (MFSR) analysis techniques for speakerverification under limited data condition. These analysis techniques relatively extract more feature vectorduring training and testing and develop improved modeling and testing for limited data. To demonstrate thiswe have used mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and linear prediction cepstral coefficients (LPCC)as feature. Gaussian mixture model (GMM) and GMM-universal background model (GMM-UBM) are usedfor modeling the speaker. The database used is NIST-2003. The experimental results indicate that, improvedperformance of MFS, MFR, and MFSR analysis radically better compared with SFSR analysis. Theexperimental results show that LPCC based MFSR analysis perform better compared to other analysistechniques and feature extraction techniques.
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참고문헌 (32)
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A. K. Jain / 2004 / An introduction to biometric recognition / IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 14(1):4~20
S. Dey / 2014 / Speech biometric based attendance system / Proceedings of 2014 Twentieth National Conference on Communications (NCC), :1~6
T. Kinnunen / 2010 / An overview of text-independent speaker recognition: from features to supervectors / Speech Communication 52(1):12~40
G. Pradhan / 2011 / Speaker verification under degraded condition: a perceptual study / International Journal of Speech Technology 14(4):405~417
A. E. Rosenberg / 1976 / Automatic speaker verification: a review / Proceedings of the IEEE 64(4):475~487
S. Dey / 2014 / Speech biometric based attendance system / Proceedings of 2014 Twentieth National Conference on Communications (NCC), :1~6
T. Kinnunen / 2010 / An overview of text-independent speaker recognition: from features to supervectors / Speech Communication 52(1):12~40
G. Pradhan / 2011 / Speaker verification under degraded condition: a perceptual study / International Journal of Speech Technology 14(4):405~417
A. E. Rosenberg / 1976 / Automatic speaker verification: a review / Proceedings of the IEEE 64(4):475~487
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