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基于MVQM的说话人识别的研究

Research on Speaker Recognition Based on MVQM

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【作者】 谢建平； 成新民； 赵力；

【Author】 XIE Jian-ping1, CHENG Xin-min2, ZHAO Li2 (1. School of Computer and Information Engineering, Lishui University, Lishui 323000, China; 2. Radio Engineering Department, Southeast University, Nanjing 210096, China)

【机构】 丽水学院计算机与信息工程学院； 东南大学无线电系； 东南大学无线电系 浙江丽水323000； 江苏南京210096；

【摘要】 提出了一种新的说话人识别方法。该方法综合了VQ和GMM的优点,通过用VQ误差尺度取代传统GMM的输出概率函数,减少了建模时对训练数据量的要求,提高了识别速度。实验结果证明了该方法的有效性。

【Abstract】 A new approach of speaker recognition which combined the advantages of VQ and GMM is presented. By adopting VQ error scale instead of probability output of tradition GMM,data capacity is reduced during modeling and high recognition rate is gained. Experiment result show the proposed approach is effective on speaker recognition.

【关键词】 说话人识别； 矢量量化； 混合高斯模型； 混合矢量量化模型；
【Key words】 speaker recognition； VQ； Gaussian Mixture Model(GMM)； Mixture Vector Quantization Model(MVQM)；
【基金】 教育部科学技术重点项目（０３０８２）;国家自然基金（６０４７２０５８）
  • 【文献出处】 电声技术 ,Audio Engineering , 编辑部邮箱 ,2006年02期
  • 【分类号】TN912.34
  • 【被引频次】1
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