关联小波神经网络与高斯混合模型说话人识别

• 作者: 李晋徽 杨俊安 杨瑞国 项要杰
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 信号处理 语音识别 说话人识别 小波神经网络 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 65-70
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

针对GMM模型在进行说话人识别时对噪声敏感以及在分类方面存在的缺陷,提出了一种小波神经网络和GMM结合的说话人识别模型,把GMM输出的似然概率和小波神经网络的训练相关联,采用带动量的BP算法和EM算法对小波神经网络和GMM模型分别训练,使目标说话人模型似然概率达到最大,进而提高说话人识别的效果.实验结果表明,新模型兼具小波神经网络抗噪声性能、学习分类能力以及GMM对说话人特征的描述能力,在多种噪声背景下能有效的提高说话人识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨俊安		43	470	10.0	20.0
5	项要杰		3	13	1.0	3.0
7	李晋徽		3	13	1.0	3.0
9	杨瑞国		2	6	1.0	2.0