摘要：该文研究了似然得分归一化方法的原理,建立了基于自适应GMM模型的说话人确认系统,并将非特定人的背景模型与特定人的cohort模型相结合,提出了混合归一化的方法.在电话语音条件下,该文比较了不同得分归一化方法对确认系统性能的影响.实验表明,在自适应GMM模型似然比得分的基础上,T-cohort与通用背景模型混合归一化能获得最佳识别效果.当错误拒绝率为5%时,该方法可以获得0.5%的错误接受率,远远低于采用通用背景模型归一化方法的2%.

关键词：说话人确认 高斯混合模型 得分归一化 与文本无关 

单位：中国科学院声学研究所语音交互技术研究中心; 北京; 100080