改进的说话人聚类初始化和GMM的多说话人识别

• 作者: 余丽珍 曹洁
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多说话人识别 改进的聚类初始化 高斯混合模型 平均类纯度
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 590-593
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.02.050

摘要

针对多说话人聚类线性初始化方法精度较差的问题,提出了一种改进的聚类初始化方法.该方法引入BIC对由线性初始化产生的初始类进行检测分割,有效提升了说话人初始类纯度.最后将该方法应用到高斯混合模型(GMM)多说话人识别系统.实验结果表明,所提方法使说话人平均类纯度(ACP)提高了48.51％,系统的错误识别率平均降低12.09％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹洁	兰州理工大学计算机与通信学院	180	1035	14.0	20.0
2	余丽珍	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	2	19	2.0	2.0