發(fā)布時間：2018-06-23 05:12

  本文選題：與文本無關(guān)說話人識別 + 混合高斯模型　； 參考：《電子器件》2017年03期

【摘要】：針對與文本無關(guān)說話人識別GMM模型中,某些非目標模型的測試幀的模型得分可能會比較高,從而引起誤判的問題。從幀似然概率的統(tǒng)計特性出發(fā),提出了一種GMM非線性變換方法。該方法通過對每幀各模型的得分賦予不同的權(quán)值,使得得分高的模型權(quán)值大,得分低的模型權(quán)值小,由于目標模型得分高的幀要多于其他非目標模型,所以這樣可以提高目標模型的總得分,降低非目標模型的得分,從而降低誤判的可能。理論推導和實驗結(jié)果表明,該變換方法能夠提高GMM說話人識別的識別率。
[Abstract]:In the text-independent speaker recognition GMM model, the model score of some non-target models may be relatively high, thus causing the problem of misjudgment. Based on the statistical properties of frame likelihood probability, a GMM nonlinear transformation method is proposed. This method assigns different weights to each model of each frame, which makes the model with high score and low score with high weight and low score, because the frame with high score of target model is more than other non-target models. So it can increase the total score of the target model, reduce the score of the non-target model, and reduce the possibility of misjudgment. Theoretical and experimental results show that the proposed method can improve the recognition rate of GMM speaker recognition.
【作者單位】： 江蘇鹽城工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院汽車工程學院;東南大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61301219) 2014年青藍工程資助項目 2015年農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新專項引導資金項目 2015年鹽城市農(nóng)業(yè)科技指導性項目(YKN2015031)
【分類號】：TN912.34

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本文編號：2055934