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Erschienen in:
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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Applying Emotional Factor Analysis and I-Vector to Emotional Speaker Recognition

verfasst von : Li Chen, Yingchun Yang

Erschienen in: Biometric Recognition

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Emotion variability is an important factor that degrades the performce of speaker recognition system. This paper borrows ideas from Joint Factor Analysis (JFA) algorithm based on the similarity between emotion effect and channel effect and develops Emotional Factor Analysis (EFA) into solving the emotion variability problem. I-Vector is appiled also. The experiment carried on MASC (Madarin Affective Speech Corpus) shows that EFA and I-Vector method can bring an IR increase of 7%~10% and an EER reduction of 3%~4% compared with the GMM-UBM system.

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Metadaten
Titel
Applying Emotional Factor Analysis and I-Vector to Emotional Speaker Recognition
verfasst von
Li Chen
Yingchun Yang
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Biometric Recognition

Print ISBN: 978-3-642-25448-2

Electronic ISBN: 978-3-642-25449-9

Copyright-Jahr: 2011

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-25449-9_22