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基于多约简α-GMM和SVM的说话人确认
被引量:
1
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作者
吴文昭
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2015年第4期113-116,共4页
针对说话人确认识别率低及鲁棒性差的问题,提出一种基于多约简α-GMM和支持向量机的说话人确认算法.该算法首先采用主成分分析方法对语音特征向量降维,在约简向量集上为话者建立α-GMM模型,并根据模型间的KL散度进行聚类,得到各个类的...
针对说话人确认识别率低及鲁棒性差的问题,提出一种基于多约简α-GMM和支持向量机的说话人确认算法.该算法首先采用主成分分析方法对语音特征向量降维,在约简向量集上为话者建立α-GMM模型,并根据模型间的KL散度进行聚类,得到各个类的聚类中心模型,将其作为SVM的输入得出最终识别结果.仿真实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和较高的识别率.
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关键词
说话人确认
α-高斯混合模型
KL散度
支持向量机
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职称材料
题名
基于多约简α-GMM和SVM的说话人确认
被引量:
1
1
作者
吴文昭
机构
兰州城市学院信息工程学院
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2015年第4期113-116,共4页
基金
甘肃省教育厅科研项目(2014A-125)
文摘
针对说话人确认识别率低及鲁棒性差的问题,提出一种基于多约简α-GMM和支持向量机的说话人确认算法.该算法首先采用主成分分析方法对语音特征向量降维,在约简向量集上为话者建立α-GMM模型,并根据模型间的KL散度进行聚类,得到各个类的聚类中心模型,将其作为SVM的输入得出最终识别结果.仿真实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和较高的识别率.
关键词
说话人确认
α-高斯混合模型
KL散度
支持向量机
Keywords
speaker verification
a
-
Gauss mixture model
KL divergence
supporting vector machine
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多约简α-GMM和SVM的说话人确认
吴文昭
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2015
1
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