基于自然进化机制的话者模板优化

提出了一种基于自然进化机制的话者模板优化方法，该方法通过对话者训练样本的适应度动态定标，利用交叉、变异和遗传选择操作，可以从有限个话者训练样本集中产生出优化的话者模板，通过话者识别实验，说明这种方法产生的模板较之传统方法产生的模板更好地反映了话者的特征，并且具有更好的时间适应性，同时也减少了对话者语音训练集的依赖。