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A Novel PNN Classification for Speaker Identification

机译：一种用于说话人识别的新型PNN分类

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A novel σ PNN model is proposed for class conditional density estimation based on the mixtures of PNN of shared pattern layers and PNN of separated pattern layers. Each class not only has a set of pattern layers belonging to itself, but also has several pattern layers shared for all class, where "shared" means that each kernel may contribute to the estimation of the conditional density of all classes. The training of the novel model utilizes the maximum likelihood criterion and an effective EM algorithms to adjust model parameters is developed. These results of the closed-set text-independent speaker identification experiments indicate the proposed model and algorithms improve identification accuracy.
机译：针对共享模式层的PNN和分离的模式层的PNN的混合，提出了一种新的用于分类条件密度估计的σPNN模型。每个类别不仅具有属于自己的一组模式层，而且还具有为所有类别共享的几个模式层，其中“共享”表示每个内核可能有助于估计所有类别的条件密度。新模型的训练利用最大似然准则，并开发了一种有效的EM算法来调整模型参数。封闭集独立于文本的说话人识别实验的这些结果表明，提出的模型和算法提高了识别准确性。

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