基于GMBM-UBBM模型的语言辨识研究

• 作者: 屈丹 王炳锡
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯混合模型 高斯混合二元模型 全局背景模型 全局背景二元模型 贝叶斯自适应
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.03.010

摘要

高斯混合模型(GMM)是进行说话人无关的语言辨识的一种有效方法,高斯混合二元模型(GMBM)是GMM模型的二元时序扩展,该文在GMBM和GMM-UBM模型的基础上提出了一种基于GMBM-UBBM模型的语言辨识系统,并利用OGI-TS电话语音库对算法的性能进行了测试,然后给出了实验结果.实验结果表明,该算法也是进行语言辨识的一种有效方法,与传统的GMM-UBM算法相比,该算法最多可以获得4.378%的相对改善率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	屈丹		48	205	7.0	12.0
2	王炳锡		34	390	12.0	19.0