基于分层识别的快速说话人识别研究

茅正冲; 涂文辉

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基于分层识别的快速说话人识别研究

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随着说话人模型数量的增加,说话人识别系统的识别速度下降,不能满足实时性要求.针对这个问题,提出了基于分层识别模型的快速说话人识别方法.将变分法求解的KL散度的近似值作为模型间的相似性度量准则,并设计了说话人模型聚类的方法.结果表明,本文方法能够保证说话人模型聚类结果的有效性,在系统识别率损失很小的情况下,使系统的识别速度得到大幅度提升.

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来源
《计算机工程与科学》 |2018年第7期|1244-1249|共6页
作者
茅正冲; 涂文辉;
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作者单位

江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;

江苏无锡214122;

江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;

江苏无锡214122;

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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
高斯混合模型; 说话人识别; KL散度; 模型聚类;

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