嵌入自联想神经网络的高斯混合背景模型说话人确认

陈存宝; 赵力

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提出在高斯混合背景模型中嵌入自联想神经网络的方法,并将它用于说话人确认.该方法利用神经网络和高斯混合背景模型各自的优点,以极大似然概率为训练准则,将两者作为一个整体进行训练,揭示了特征向量的空间信息.嵌入的神经网络起到了数据整形的作用,增强了目标说话人数据的相似性.在背景模型和目标模犁的训练中交替吏新高斯混合模型和神经网络的参数.实验表明,采用本文提出的模型并结合TNorm方法,比基线系统的确认率提高26%.

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来源
《应用科学学报》 |2010年第1期|38-43|共6页
作者
陈存宝; 赵力;
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作者单位

东南大学信息科学与工程学院;

南京;

210096;

东南大学信息科学与工程学院;

南京;

210096;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音识别与设备;
关键词
说话人确认; 高斯混合背景模型; 自联想神经网络; 嵌入;

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