摘要：说话人识别算法的准确率受多种因素影响,其中受到说话人语音信道影响较为明显,常用说话人识别方法通过使用MFCC提取说话人语音信息的特征参数,并通过端点检测技术处理说话人特征,建立说话人通用背景模型,即GMM-UBM模型。使用因子分析技术将模型中的语音特征高维超向量映射成固定长度低维矢量,得到身份认证矢量I-vector。利用信道补偿技术处理I-vector,可以提高识别准确率。文中提出一种改进的信道补偿技术,通过对身份认证矢量进行信道补偿和特征参数降维,在样本数较多的情况下,通过补充缺失类内类间信息,去除信道因子的影响,能够提高系统对说话人的区分度,并提高识别准确率。实验结果表明,改进的信道补偿算法和I-vector模型结合后,可以获得更好的识别准确率,较传统信道补偿技术准确率提高3%~5%。

摘要：为建立山羊地方性鼻内肿瘤病毒(Enzootic nasal tumor virus of goats,ENTV-2)快速检测方法,根据ENTV-2 env基因保守区域设计引物和TaqMan探针,通过优化反应条件,建立TaqMan荧光定量RT-PCR检测方法,并对其特异性、灵敏性、重复性与临床检测效果进行验证。结果显示,该方法建立的标准曲线在重组质粒浓度为1.019×10^(9)—1.019×10^(2)copies/μL时,相关系数R^(2)为0.998,Ct值和重组质粒浓度有良好的线性关系;与相关的其他5种羊常见病原无交叉反应,最低检测限度为10.19 copies/μL,组间和组内的变异系数均在1.5%内。利用本研究建立的方法与常规RT-PCR对20份临床样品进行对比检测,两种方法的ENTV-2阳性检出率分别为60%(12/20)和30%(6/20),两种方法的总符合率为70%(14/20)。结果表明,本研究建立的方法特异性强、灵敏度高、重复性好,为ENTV-2的诊断和流行病学调查提供技术手段。