声纹识别系统在满意度电话回访作弊排查中的应用

【摘要】在汽车市场客户满意度调查中,由于利益原因,经销商可能会将客户档案中的车主电话号码予以替换,导致后期电话回访调查获取的结果出现问题。而传统的核查方式并不能有效的排查出冒认的车主信息,而基于生物特征的说话人识别技术能够有效的从电话回访的录音数据中对车主进行识别,从而甄别出冒认的车主。由于车主的通话设备及传输方式各不相同,因此电话回访数据库中语音的信道问题较为复杂,且多数厂商原始电话录音采用的是混合录音,因此,尽可能降低跨信道对说话人识别性能的影响及对语音数据中说话人的分割聚类将是本文的研究重点。在降低跨信道对说话人识别的影响方面,本文从特征域、模型域和得分域三个方面使用—系列有效的算法。在特征域上采用特征弯折；在模型域上将支持向量机(SVM)与有害因子映射(NAP)结合、UBM-GMM与潜在因子分析(LFA)结合；在得分域上则采用Tnorm来提高系统准确率。在说话人分割聚类方面,本文采用基于UBM自适应出GMM的方式来解决分割与聚类算法中先验知识不足的问题。并在初始分割阶段利用BIC对分割结果进行优化。分割与聚类是回访作弊排查系统的主要影响因素之一,其分割结果的好坏将直接影响系统最终的识别率。本文最后结合以上两方面内容,搭建了针对汽车客户满意度电话回访作弊排查系统。
【作者】李兰泽；
【导师】洪青阳；
【作者基本信息】厦门大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】说话人确认；跨信道；说话人分类；分割聚类；高斯混合模型；

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