改进MCE训练算法在说话人识别中的应用

• 作者: 吕洪艳 李荟
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 说话人识别 高斯混合模型 UBM MCE 改进MCE
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 软件技术?算法
• 页码范围: 143-147
• 页数: 5页
• 字数: 5002字
• 语种: 中文

摘要

针对实际问题中训练数据不足的特点,在对说话人建模时采用的是高斯混合模型—通用背景模型GMM-UBM,针对MCE训练算法中计算量大的显著问题,对其进行改进,改进的MCE算法不仅能使计算量减小,而且识别性能更佳。实验结果表明,在高斯混合数与说话人数不同的情况下,改进的MCE比传统MCE算法都要节省训练时间,且随着高斯混合数与说话人数的增长,节省的时间越多。针对采用MAP、MLLR、MAP\MLLR、EigenVoice方法作自适应得到的说话人模型,然后应用MCE算法与改进的MCE算法,改进的MCE算法比传统MCE方法识别率更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕洪艳	东北石油大学计算机与信息技术学院	27	76	4.0	7.0
2	李荟	东北石油大学计算机与信息技术学院	16	29	3.0	4.0