归属学者：

张翠玲

归属院系：

刑事侦查学院

作者：

张翠玲 ; 丁盼

摘要：

为了探究法庭说话人自动识别技术在司法实践中的应用价值,研究使用深度神经网络提取说话人身份向量,并构建了基于d-vector PLDA的法庭说话人自动识别系统,选用开源语音数据集VoxCeleb1和VoxCeleb2作为系统评测语料,在似然比框架下,利用不同采样率的语音数据和不同规模的训练数据集进行了系统测试和性能验证实验.结果表明,基于d-vector PLDA模型的法庭说话人识别系统识别性能优良,在司法语音实践中具有良好的潜力和应用前景,而基于高采样率语音数据的训练测试和较大规模PLDA自适应训练数据集的系统识别效果更佳.

语种：

中文

出版日期：

2022-08-09

学科：

侦查学

提交日期：

2022-08-19

引用参考：

张翠玲,丁盼. 基于似然比框架的法庭说话人自动识别系统构建与验证[J]. 中国人民公安大学学报（自然科学版）,2022(02):82-91.

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