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一种改进的高斯混合模型算法 被引量:7

An Improved Algorithm of GMM
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摘要 建立声学模型是说话人识别技术的重要环节,一种好的建模方法对说话人识别系统的识别率具有极其重大的影响。本文介绍了一种改进的高斯混合模型算法———将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法,并对此种建模方法得出的识别效果与传统的高斯混合模型进行了比较。从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在识别率上有所提高。 Characteristic modeling is an important link in technology of speaker identification, a nice modeling method impact on the performance of speaker identification system. This article introduces an improved algorithm of GMM which combines classical GMM with clustering algorithm, and compares their performance. From the results, the article concludes that GMM based on clustering algorithm has higher performance than classic GMM algorithm.
机构地区 北方计算中心
出处 《信息工程大学学报》 2005年第2期65-67,共3页 Journal of Information Engineering University
关键词 高斯混合模型 聚类算法 EM算法 GMM clustering algorithm EM algorithm
  • 相关文献

参考文献3

  • 1卓群,欧贵文.基于模糊高斯混合模型的说话人识别算法的一些改进[A].第六届全国人机语音通讯学术会议论文集[C].2001,387-389.
  • 2Charles A Bouman.Cluster: An Unsupervised Algorithm for Modeling Gaussian Mixtures[EB/OL].http://www.ece.purdue.edu/~bou man.2001-10.
  • 3张炜,胡起秀,吴文虎.距离加权矢量量化文本无关的说话人识别[J].清华大学学报(自然科学版),1997,37(3):20-23. 被引量:15

二级参考文献1

  • 1陈永彬,语言信号处理,1990年

共引文献14

同被引文献40

引证文献7

二级引证文献22

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