实例介绍
【实例简介】声纹成分分析
This is a demo on how to use the Identity Toolbox for i-vector based speaker recognition. A small scale task has been designed using artificially generated features for 20 speakers. Each speaker has 10 sessions (channels) and each session is 1000 frames long (10 seconds assuming 10 ms frame increments). There are 5 steps involved: 1. training a UBM from background data 2. learning a total variability subspace from background statistics 3. training a Gaussian PLDA model with development i-vectors 4. scoring verification trials with model and test i-vectors 5. computing the performance measures (e.g., EER and confusion matrix)【实例截图】微软MSR包下载
【核心代码】
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