【摘 要】
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介绍了说话人确认模型的研究现状及其存在的若干问题,在此基础上提出了一种基于筛选高斯分量的说话人确认算法。在训练与说话人相关的高斯混合模型时,仅利用区分性能较强的高
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
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介绍了说话人确认模型的研究现状及其存在的若干问题,在此基础上提出了一种基于筛选高斯分量的说话人确认算法。在训练与说话人相关的高斯混合模型时,仅利用区分性能较强的高斯分量,并舍弃区分性能较低的高斯分量,从而组成新的低阶高斯混合模型和针对性的低阶通用背景模型。该算法以经典的通用背景模型架构为基础,自适应更新模型参数,同时借鉴了竞争模型中竞争的思想,是融合了基于UBM-MAP-GMM架构和基于竞争模型架构的新型算法。实验结果表明,算法在减少模型训练时间的同时能有效地降低系统等错误率。
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