说话人识别中校准似然比的分布
应用统计
2016-02-10 v3 声音
摘要
本文研究了自动说话人识别中使用的校准对数似然比得分分布的性质。我们推导了校准的基本条件，即对数似然比的对数似然比等于对数似然比。随后，我们研究了该条件对对数似然比得分概率密度函数 (PDFs) 的影响。我们表明，如果非目标分布的 PDF 是高斯的，那么目标分布的 PDF 也必须是高斯的。这两个 PDF 的均值和方差是相互关联的，并完全由以等错误率为特征的识别器判别性能决定。这些关系允许采用一种新的方法来计算线性校准的偏移和缩放参数，我们推导了这些参数的闭式表达式，并表明对于具有 PLDA 评分的现代 i-vector 系统，这在广泛的系统性能范围内能实现良好的校准，效果与传统逻辑回归相当。
引用
@article{arxiv.1304.1199,
title = {The distribution of calibrated likelihood-ratios in speaker recognition},
author = {David A. van Leeuwen and Niko Brümmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.1199},
year = {2016}
}
备注
Accepted to Interspeech 2013, fixed legend of fig 2