原文服务方: 杭州电子科技大学学报(自然科学版)       
摘要:
在基于统计模型的说话人识别中,需要对说话人的数据进行训练,依据某种准则确定模型的参数,用某种判决规则将未知语音参数序列分配给具有最大概率似然度的说话人模型,常用的判决规则是最大似然判决规则.但这种规则不是很灵活,有一定的局限性,该文提出一种最大均值似然判决规则,通过理论分析以及实验结果表明,在说话人辨认中MAL规则比ML规则更加有效.
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文献信息
篇名 基于最大均值似然判决规则的说话人辨认研究
来源期刊 杭州电子科技大学学报(自然科学版) 学科
关键词 最大似然判决规则 最大均值似然判决规则 说话人辨认
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 96-99
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-9146.2006.05.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张翔 杭州电子科技大学计算机应用技术研究所 30 315 9.0 17.0
2 曾虹 杭州电子科技大学计算机应用技术研究所 39 283 8.0 15.0
3 倪建克 杭州电子科技大学计算机应用技术研究所 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
最大似然判决规则
最大均值似然判决规则
说话人辨认
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
杭州电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-9146
33-1339/TN
chi
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3184
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