声纹识别之GMM-UBM系统框架

声纹识别简介

声纹识别，也称做说话人识别，是一种通过声音来判别说话人身份的技术。根据研究表明，声纹虽然不如指纹、人脸这样，个体差异明显，但是由于每个人的声道、口腔和鼻腔(发音要用到的器官)也具有个体差异性。因为反映到声音上，也是具有差异性的。就比如说，当我们在接电话的时候，通过一声"喂"，我们就能准确的分辨出接电话的是谁，我们人耳作为身体的接收器生来就具有分辨声音的能力，那么我们也可以通过技术的手段，使声纹也可以向人脸、指纹那样作为“个人身份认证”的重要信息。

GMM-UBM框架（高斯混合-通用背景模型）

GMM-UBM框架。Gaussian Mixture Model-Universal Background Model（GMM-UBM）是说话者识别和语音处理领域中的流行框架。它使用高斯混合模型（GMMs）来建模说话者和通用背景模型（UBM）来表示数据的一般特征。

以下是GMM-UBM框架的简要概述：

高斯混合模型（GMM）:

定义: GMM是一种概率模型，表示高斯分布的混合。在说话者识别的背景下，每个高斯分量模拟特定说话者的特征向量分布。
应用: GMMs用于建模个体说话者的声学特征。

通用背景模型（UBM）:

定义: UBM表示声学数据的一般特征，捕捉数据集中所有说话者共同的信息。
应用: UBM用于建模整个数据集中存在的变异性，从而允许识别特定说话者的特征。

GMM-UBM框架:

训练: 使用各自的特征向量训练个体说话者的GMMs。同时，使用所有说话者的特征向量训练UBM。
适应: 为了识别特定说话者，通过使用UBM的信息，对GMMs进行调整以更好地匹配该说话者的特征。

说话者识别:

鉴别: 一旦训练和调整了GMMs，说话者识别涉及将测试特征向量与调整后的GMMs进行比较，并选择最适合数据的说话者模型。

GMM-UBM框架在语音处理应用中的说话者验证和识别等任务中被广泛使用。它提供了一种基于统计的方法，用于基于声学特征对说话者进行建模和区分。

GMM-UBM框架的工作流程

训练UBM： 使用大量的非说话者语音数据对UBM进行训练，估计GMM的参数。

训练特定说话者的模型： 使用特定说话者的语音数据对一个或多个GMM进行训练，每个GMM代表一个说话者。

特征建模： 提取语音特征，如MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）。

对比度分数计算： 使用UBM和特定说话者模型计算对比度分数，评估输入语音与通用背景和特定说话者模型的相似度。

说话者识别： 基于对比度分数，确定输入语音的说话者身份。

该模型逻辑图如下

总结

GMM-UBM系统框架，是GMM模型的一个推广，是用于解决当前目标说话人数据量不够的问题的一种方式。通过收集其他说话人数据来进行一个预先的训练。通过MAP算法的自适应，将预先训练过的模型向目标说话人模型进行微调。这种方式可以大大减少训练所需要的样本量和训练时间(通过减少训练参数)。