基于时间规整网络的GMM说话人识别模型的初始化方法

沈忱; 章明; 赵力; 邹采荣

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1前言　　对于与文本无关的说话人识别,一般采用混合高斯模型(Gaussian Mixture Model:GMM)[1,2]来进行识别,在训练GMM模型之前,模型的初始参数必须首先确定.初始化模型参数的有效方法是对训练数据进行分段,训练数据语音帧根据其特征分到M个不同的类中(M为混合数的个数),与初始的M个高斯分量相对应.每个类的均值和方差作为模型的初始化参数. 　　……

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来源
《声学技术》 |2005年第z1期|121-122|共2页
作者
沈忱; 章明; 赵力; 邹采荣;
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作者单位

东南大学无线电系;

江苏;

南京;

210096 东南大学无线电系;

江苏;

南京;

210096 东南大学无线电系;

江苏;

南京;

210096 东南大学无线电系;

江苏;

南京;

210096;

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正文语种 chi
中图分类声学工程;声学;
关键词

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