基于GMM说话人分类的说话人识别方法研究

• 作者: 张静 李圆 胡喜梅 赵振东
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 小波神经网络 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 信源处理
• 页码范围: 192-193
• 页数: 2页
• 分类号: TN392.3
• 字数: 1793字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2009.10.066

摘要

提出了基于高斯混合模型(GMM)说话人分类的分级说话人识别系统,同时将小波神经网络(WNN)引入到子识别系统中.分别对未分级说话人识别系统和分级说话人识别系统进行了比较.仿真实验结果表明,分级网络在保证正确识别率的同时,不仅改善了网络训练速度,亦大大提高了识别响应速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张静	华北电力大学电子与通信工程系	29	207	7.0	13.0
2	赵振东	华北电力大学电子与通信工程系	29	252	9.0	14.0
3	李圆	华北电力大学电子与通信工程系	3	17	2.0	3.0
4	胡喜梅	华北电力大学电子与通信工程系	3	25	3.0	3.0