相关向量机及在说话人识别应用中的研究

• 作者: 杨成福 章毅
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯分布 GMM超向量核 瞬时频率 相关向量机 语音分析
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 311-315
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 2487字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.034

摘要

对基于相关向量机和高斯混合模型的说话人识别算法的模型和特征空间进行了一系列的研究.与一些基于语音帧的说话人识别算法相比,该算法将GMM算法作为底层的语音特征提取,从而实现对语音整体上的处理,对常用的两种语音特征美尔频率倒频系数和瞬时频率的表现进行了对比研究;同时,该算法充分利用了相关向量机的所提供的高泛化性、核函数功能和结果的高稀疏性.基于Chains和AHUMADA两个专门用于说话人识别的语音库的仿真表明,该算法在减少相对误差和减少计算量方面有较大的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章毅	电子科技大学计算智能实验室	13	159	6.0	12.0
2	杨成福	电子科技大学计算智能实验室	7	58	4.0	7.0