基于GMM-SVM的说话人识别系统研究

针对同类语音数据的相似性和不同类数据具有不同几何距离的特点,提出了一种基于GMMSVM的说话人识别系统。该系统结合了GMM和SVM的优点,解决了GMM在语音数据较小时不能区分数据间的差异性及SVM在处理大量数据时识别率下降的问题;采用改进的K-Means算法实现模型参数初始化,提高了参数精度。试验结果表明,基于GMM-SVM的说话人识别系统较单独采用GMM或SVM的系统具有更好的识别率和鲁棒性。