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摘要:
针对训练和测试阶段中的语音数据类型(普通话和四川方言)的不匹配导致说话人确认系统性能下降很大的问题,提出了一种新的建立高斯混合模型(GMM)方法--普通话和四川方言按比例混合建立普通话和四川方言联合GMM的方法,并发现使系统针对普通话和四川方言不匹配导致的性能下降率至很低(2.79%)的比例.实验结果表明,该方法可以有效地加强测试阶段针对语种变化的鲁棒性,可以有效的减少普通话和四川方言在训练和测试阶段的不匹配造成的性能下降率.
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文献信息
篇名 基于GMM的普通话和四川方言独立文本的说话人确认
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 说话人确认 高斯混合模型 独立文本 双语种说话人确认
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 典型应用
研究方向 页码范围 792-794
页数 3页 分类号 TP391.4
字数 3380字 语种 中文
DOI
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 龚卫国 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 74 990 19.0 27.0
2 杨利平 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 24 311 10.0 17.0
3 赵靖 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 3 41 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
说话人确认
高斯混合模型
独立文本
双语种说话人确认
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
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
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62-110
1981
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20189
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