改进批处理RPEM算法用于说话人识别

项要杰; 杨俊安; 李晋徽; 杨瑞国

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改进批处理RPEM算法用于说话人识别

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针对传统EM算法训练GMM不能充分利用训练数据所属高斯分量信息,从而在一定程度上影响说话人识别性能的缺陷,采用RPEM(竞争惩罚EM)算法训练GMM,并引入批处理RPEM算法解决RPEM算法运算量大、收敛速度慢的问题,同时针对RPEM和批处理RPEM算法训练时方差优化存在的问题进行了改进,提出了改进的批处理RPEM算法.在Chains说话人识别数据库上的实验表明,改进的批处理RPEM算法取得了相对于传统EM、RPEM以及批处理RPEM算法更好的性能,还极大地提高了训练效率,减小了运算量,说明了提出的改进批处理RPEM算法用于说话人识别时的有效性.

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来源
《计算机应用研究》 |2013年第12期|3579-3582|共4页
作者
项要杰; 杨俊安; 李晋徽; 杨瑞国;
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作者单位

电子工程学院;

合肥230037;

安徽省电子制约技术重点实验室;

合肥230037;

电子工程学院;

合肥230037;

安徽省电子制约技术重点实验室;

合肥230037;

电子工程学院;

合肥230037;

安徽省电子制约技术重点实验室;

合肥230037;

电子工程学院;

合肥230037;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
说话人识别; 期望最大化算法; 竞争惩罚EM算法; 批处理竞争惩罚EM算法;

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