基于高斯混合模型差别度量的说话人聚类

• 作者: 彭煊 王炳锡
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人聚类 高斯混合模型 类散度
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4420字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.05.034

摘要

基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)间差别的方法是进行说话人聚类的常用的一类方法.该文提出两种新颖的GMM差别度量,"类散度"和GMM的相互概率."类散度"即模型间"离散度"与模型内"离散度"之比,在计算中综合考虑了GMM各个胞腔的权值、均值及方差的影响,全面地反映了高斯混合模型参数的差别.GMM的相互概率即其中一个GMM的参数在另一个GMM下的概率.实验证明,两种方法均能很好地描述GMM间的差别,在说话人聚类实验中表现良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王炳锡		34	390	12.0	19.0
2	彭煊		6	56	3.0	6.0