基于GMM-UBM模型的说话人辨识研究

• 作者: 周国鑫 高勇
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人辨识 特征参数组合 谱熵 端点检测
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 信息系统与网络
• 页码范围: 14-17
• 页数: 4页
• 分类号: TN913.2
• 字数: 3740字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2014.12.05

摘要

为了进一步提高基于传统的GMM模型的说话人辨识的识别率，引入了GMM?UBM模型，并且在特征提取方面采用多种特征参数组合来代替单一特征参数，以提高有效特征维数来弥补特征样本的不足，同时在说话人辨识的端点检测部分，用基于MFCC相似度和谱熵的端点检测方法来代替传统的基于短时能量和过零点的方法，以解决其对含噪语音检测不准确而影响说话人辨识的问题。实验表明，与传统的GMM模型相比， GMM?UBM模型能够有效地提高说话人辨识的性能，并且使用组合特征参数和利用基于MFCC相似度和谱熵的端点检测方法都可以进一步提高说话人辨识的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高勇	四川大学电子信息学院	136	459	11.0	13.0
2	周国鑫	四川大学电子信息学院	1	13	1.0	1.0