短语音说话人辨认的研究

• 作者: 唐振民 蒋晔
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人辨认 短语音 局部模糊主成分分析 分裂法与模糊k均值聚类相结合
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 953-957
• 分类号: TN913.2
• 字数: 4897字
• 语种: 中文

摘要

针对短语音说话人辨认训练语料不充分的特点,对特征参数和GMM模型进行优化和改进,提出一种基于局部模糊PCA的GMM说话人辨认方法.该方法采用特征组合代替单一特征,以提高有效特征维数来弥补特征样本的不足,并用局部模糊PCA对组合特征进行有效降维,在对识别率影响很小的前提下,降低了系统的时空复杂度.本文还对GMM参数初始化方法进行改进,采用分裂法与模糊k均值聚类相结合方法.实验表明,与传统初始化方法相比该方法能有效提高短语音说话人辨认性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐振民	南京理工大学计算机科学与技术学院	191	2436	26.0	40.0
2	蒋晔	南京理工大学计算机科学与技术学院	3	64	3.0	3.0