| 基于聚类优化GMM提高说话人识别性能的研究 |
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| 引用本文： | 吴庆棋,林江云. 基于聚类优化GMM提高说话人识别性能的研究[J]. 计算机技术与发展, 2009, 19(4) |
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| 作者姓名： | 吴庆棋 林江云 |
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| 作者单位： | 厦门大学,计算机科学系,福建,厦门,361005 |
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| 基金项目： | 面向21世纪教育振兴行动计划（985计划） |
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| 摘 要： | 高斯混合模型(GMM)已广泛地应用于文本无关的说话人识别系统,该方法具有简单高效的特点.但如果GMM模型的高斯混合分量的数目比较多时,整个模型运算的复杂度会比较大.针对这个问题,提出将聚类算法和传统的高斯混合建模结合起来从而优化高斯混合模型,能够有效地提高说话人识别的速度.实验结果验证了这种算法的高效性.
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| 关 键 词： | 说话人识别 高斯混合模型 聚类算法 |
A Study on GMM Optimization with Clustering for Improving Speaker Recognition |
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| WU Qing-qi,LIN Jiang-yun. A Study on GMM Optimization with Clustering for Improving Speaker Recognition[J]. Computer Technology and Development, 2009, 19(4) |
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| Authors: | WU Qing-qi LIN Jiang-yun |
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