基于GMM-UBM的说话人确认系统的研究

• 作者: 张彩红 洪青阳 陈燕
• 来源期刊: 心智与计算
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人确认 高斯混合模型 背景模型 最大后验概率算法
• 年，卷（期）: xzyjs_2007,（4）
• 页码范围: 420-425
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.42

摘要

高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)已经广泛的应用于文本无关的声纹识别系统,本文详细介绍了一个把背景模型(Universal Background Model,UBM)应用到说话人建模中去的说话人确认系统。由于人的声音的生物特征多变性,说话人模型还需要进行自适应技术的改进。最后,实验结果证明了采用自适应技术的GMM-UBM模型的高效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈燕	厦门大学计算机科学系	23	256	5.0	16.0
2	洪青阳	厦门大学计算机科学系	18	113	7.0	10.0
3	张彩红	厦门大学计算机科学系	1	0	0.0	0.0