一种基于筛选高斯分量的说话人确认方法

• 作者: 何建超 吴震东 章坚武
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 说话人确认 自适应 竞争模型 等错误率
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 50-54
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2015.06.011

摘要

介绍了说话人确认模型的研究现状及其存在的若干问题，在此基础上提出了一种基于筛选高斯分量的说话人确认算法。在训练与说话人相关的高斯混合模型时，仅利用区分性能较强的高斯分量，并舍弃区分性能较低的高斯分量，从而组成新的低阶高斯混合模型和针对性的低阶通用背景模型。该算法以经典的通用背景模型架构为基础，自适应更新模型参数，同时借鉴了竞争模型中竞争的思想，是融合了基于UBM-MAP-GMM架构和基于竞争模型架构的新型算法。实验结果表明，算法在减少模型训练时间的同时能有效地降低系统等错误率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章坚武	杭州电子科技大学通信工程学院	155	1164	15.0	27.0
2	吴震东	杭州电子科技大学通信工程学院	21	101	6.0	9.0
3	何建超	杭州电子科技大学通信工程学院	1	1	1.0	1.0