特征音方法在说话人识别中的应用①

• 作者: 李荟 赵云敏
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 说话人辨认 最大后验概率 最大似然线性回归 特征音
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 页码范围: 176-179
• 页数: 4页
• 字数: 3958字
• 语种: 中文

摘要

针对现实中训练数据不足的特点,在说话人建模时采用高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian Markov Model-Uniform Background Model, GMM-UBM),主要从说话人识别模型的自适应方法和参数估计方法两个方面,研究如何提高说话人识别系统的识别率。在说话人识别模型自适应方面,改进传统的用最大后验概率 MAP (Maximum A Posterior Probability)得到说话人模型的方法,将语音识别中的最大似然线性回归MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression)和基于特征音(EigenVoice, EV)的自适应方法,应用到说话人识别模型自适应当中,并将其与MAP方法进行比较。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李荟	东北石油大学计算机与信息技术学院	16	29	3.0	4.0
2	赵云敏		5	10	2.0	3.0