基于GMM的“时间-空间分布模型(TSDM)”及其在说话人辨认中的应用

王超; 侯丽敏

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基于GMM的“时间-空间分布模型(TSDM)”及其在说话人辨认中的应用

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提出了一种新的注册者模型———“时间-空间分布模型(TSDM)”.传统GMM用参数表征训练矢量的空间分布,但舍弃了训练矢量间的时间联系信息,而TSDM利用基于GMM中均值矢量的高阶协方差矩阵,可向训练矢量的空间分布模型中引入一定程度的训练矢量间时间联系.还给出了TSDM的判据生成方法.实验表明,TSDM能在长训练语句时获得与传统GMM相当的识别性能,在短训练语句时表现得更优秀.

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来源
《上海大学学报：自然科学版》 |2005年第6期|565-569|共5页
作者
王超; 侯丽敏;
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作者单位

上海大学通信与信息工程学院;

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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
说话人辨认; 高斯混合模型; 时间-空间分布模型; 高阶协方差矩阵;

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