基于动词相似度的特征分类方法

• 作者: 丘敬云 李琳
• 来源期刊: 电子世界
• 学科: 文学
• 关键词: 计算动词相似度 特征分类 GMM模型 说话人识别
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 学术交流
• 页码范围: 136-138
• 分类号: H08
• 字数: 2934字
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种新的说话人特征分类方法,基于计算动词相似度理论,建立距离和趋势的评价模型,通过计算特征向量与k-means算法聚类所得的聚类中心的相似度矩阵,将说话人个性特征从MFCC特征域映射到说话人相似度属性空间中,形成新的特征向量集,这样,每个说话人的特征向量将被聚为在距离和变化趋势上最具相似性的k分类.之后,利用GMM模型在属性空间内进行联合概率分析、匹配,建立新的说话人识别系统.本文采用标准TIMIT语语音库与NIST语音库在该识别系统中进行一系列实验,结果表明,该基于新的优化特征分类的识别系统,对比传统的说话人识别系统,在等错误率上有很好的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李琳	厦门大学电子工程系	26	117	7.0	10.0
2	丘敬云	厦门大学电子工程系	1	0	0.0	0.0