本文關(guān)鍵詞：基于FVQMM的說話人識別方法

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【摘要】：為了進(jìn)一步提高基于高斯混合模型的與文本無關(guān)說話人識別系統(tǒng)的識別性能,本文針對高斯混合模型在建模時(shí)需要較多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的缺陷,提出了一種新的應(yīng)用于小樣本說話人識別系統(tǒng)的與文本無關(guān)說話人識別方法,該方法綜合考慮了模糊集理論、矢量量化和高斯混合模型的優(yōu)點(diǎn),通過用模糊矢量量化誤差尺度取代傳統(tǒng)高斯混合模型的輸出概率函數(shù),減少了建模時(shí)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的要求,提高了模型精度和識別速度。同時(shí)由于模糊集理論起到了"數(shù)據(jù)整形"的作用,所以增強(qiáng)了目標(biāo)說話人數(shù)據(jù)的相似性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法針對小樣本數(shù)據(jù)的說話人識別系統(tǒng),識別性能優(yōu)于傳統(tǒng)的基于高斯混合模型的說話人識別系統(tǒng)。
【作者單位】： 江蘇鹽城工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車工程學(xué)院;東南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 說話人識別 模糊集理論 矢量量化 高斯混合模型
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61273266)資助項(xiàng)目 教育部博士點(diǎn)專項(xiàng)基金(20110092130004)資助項(xiàng)目 2014年江蘇省青藍(lán)工程資助項(xiàng)目
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 引　　言自動說話人識別(Automatic　speaker　recognition,ASR)很久以來就是一個(gè)既有吸引力又有相當(dāng)困難的課題。說話人識別技術(shù)按其最終完成的任務(wù)可以分為兩類:自動說活人確認(rèn)(Automatic　speakerverification,ASV)和自動說話人辨認(rèn)(Automatic　speaker　identification,AS

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本文編號：1062979