基于K均值混合高斯模型的声调识别系统性能研究

• 作者: 陈蕾
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: K均值算法 混合高斯模型 声调 识别模型
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 设计与制造
• 页码范围: 48-50
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2017.02.048

摘要

声调识别系统的核心是识别模型,模型性能的好坏决定着整个系统的识别能力.混合高斯模型能够很好地逼近每个声调,拟合该声调所满足的函数形式,模型常采用EM迭代算法作为模型参数的训练算法.该算法的缺点是其估计精度过分依赖于对初始值的选择.针对这一问题,文章采用K均值算法代替EM算法作为混合高斯模型的训练算法,实验表明,该算法能够有效提高系统的识别率,并具有较好的收敛性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈蕾	甘肃农业大学信息与科学技术学院	31	37	4.0	5.0