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

【摘要】：針對(duì)與文本無關(guān)說話人識(shí)別GMM模型中,某些非目標(biāo)模型的測(cè)試幀的模型得分可能會(huì)比較高,從而引起誤判的問題。從幀似然概率的統(tǒng)計(jì)特性出發(fā),提出了一種GMM非線性變換方法。該方法通過對(duì)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(biāo)模型得分高的幀要多于其他非目標(biāo)模型,所以這樣可以提高目標(biāo)模型的總得分,降低非目標(biāo)模型的得分,從而降低誤判的可能。理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該變換方法能夠提高GMM說話人識(shí)別的識(shí)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(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;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61301219) 2014年青藍(lán)工程資助項(xiàng)目 2015年農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新專項(xiàng)引導(dǎo)資金項(xiàng)目 2015年鹽城市農(nóng)業(yè)科技指導(dǎo)性項(xiàng)目(YKN2015031)
【分類號(hào)】：TN912.34

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本文編號(hào)：2055934