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基于全局背景模型和竞争者模型的说话人确认系统被引量：1: 1; 作者马静侯丽敏王朔中《声学技术》 CSCD 北大核心 2007年第1期105-110,共6页; 大多数说话人确认系统都设置一个背景模型用于描述假冒者的特性。文章提出一种新的说话人确认的背景模型,对所有说话人采用同一全局背景模型(简称UBM),并为每个说话人建立一个竞争者模型(cohort model)。在全局背景模型不能做出准确判... 展开更多; 关键词说话人确认背景模型竞争者模型全局背景模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GMBM-UBBM模型的语言辨识研究: 2; 作者屈丹王炳锡《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第3期29-32,共4页; 高斯混合模型(GMM)是进行说话人无关的语言辨识的一种有效方法,高斯混合二元模型(GMBM)是GMM模型的二元时序扩展,该文在GMBM和GMM-UBM模型的基础上提出了一种基于GMBM-UBBM模型的语言辨识系统,并利用OGI-TS电话语音库对算法的性能进行... 展开更多; 关键词高斯混合模型高斯混合二元模型全局背景模型全局背景二元模型贝叶斯自适应语言辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SVM-UBM的语言辨识系统: 3; 作者张文林李弼程屈丹《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第10期41-43,共3页; 支持向量机作为强大的理论和计算工具,已成功地应用在模式识别的众多领域中。研究了将支持向量机模型(SVM)应用于语言辨识的理论框架,提出了将Louradour序列核应用于语言辨识,并利用高斯混合模型(GMM)构造全局背景模型(UBM)对其进行了改... 展开更多; 关键词语言辨识支持向量机序列核高斯混合模型全局背景模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于UBM的发音质量评价算法被引量：2: 4; 作者李婧黄双张波《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第22期207-209,共3页; 将已经成功应用到说话人识别/确认领域中的高斯混合模型和全局背景模型(UBM)引入语音发音质量评价领域,提出一种新的评价英语发音质量的算法。该算法训练出标准发音的全局背景模型。UBM模型描述与音素无关的特征分布,定义段时长归一化... 展开更多; 关键词全局背景模型对数似然比高斯混合模型发音质量评价; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于全局背景模型和竞争者模型的说话人确认系统被引量：1: 1; 作者马静侯丽敏王朔中; 机构上海大学通信与信息工程学院; 出处《声学技术》 CSCD 北大核心 2007年第1期105-110,共6页; 文摘大多数说话人确认系统都设置一个背景模型用于描述假冒者的特性。文章提出一种新的说话人确认的背景模型,对所有说话人采用同一全局背景模型(简称UBM),并为每个说话人建立一个竞争者模型(cohort model)。在全局背景模型不能做出准确判断的情况下,启用竞争者模型再次进行判决。该模型充分利用了传统全局背景模型和竞争者模型的互补性。实验表明新的背景模型使系统性能有较明显的提高。; 关键词说话人确认背景模型竞争者模型全局背景模型; Keywords speaker verification background speaker model cohort model universal background model; 分类号 TB53 [理学—声学] O429 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GMBM-UBBM模型的语言辨识研究: 2; 作者屈丹王炳锡; 机构解放军信息工程大学; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第3期29-32,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(批准号:60372038); 文摘高斯混合模型(GMM)是进行说话人无关的语言辨识的一种有效方法,高斯混合二元模型(GMBM)是GMM模型的二元时序扩展,该文在GMBM和GMM-UBM模型的基础上提出了一种基于GMBM-UBBM模型的语言辨识系统,并利用OGI-TS电话语音库对算法的性能进行了测试,然后给出了实验结果。实验结果表明,该算法也是进行语言辨识的一种有效方法,与传统的GMM-UBM算法相比,该算法最多可以获得4.378%的相对改善率。; 关键词高斯混合模型高斯混合二元模型全局背景模型全局背景二元模型贝叶斯自适应语言辨识; Keywords Gaussian mixture model,Gaussian mixture bigram model,Universal background model,Universal background bigram model,Bayesian adaptation; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVM-UBM的语言辨识系统: 3; 作者张文林李弼程屈丹; 机构信息工程大学信息工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第10期41-43,共3页; 基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60372038); 文摘支持向量机作为强大的理论和计算工具,已成功地应用在模式识别的众多领域中。研究了将支持向量机模型(SVM)应用于语言辨识的理论框架,提出了将Louradour序列核应用于语言辨识,并利用高斯混合模型(GMM)构造全局背景模型(UBM)对其进行了改进,从而导出了基于SVM-UBM的语言辨识系统。相关实验结果表明,该系统的识别率高于经典的高斯混合模型(GMM)和基于广义线性区分性核(GLDS)的支持向量机模型。; 关键词语言辨识支持向量机序列核高斯混合模型全局背景模型; Keywords language identification support vector machine sequence kernel Gaussian mixture model universal background model; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于UBM的发音质量评价算法被引量：2: 4; 作者李婧黄双张波; 机构天津理工大学计算机科学与技术学院南开大学软件学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第22期207-209,共3页; 文摘将已经成功应用到说话人识别/确认领域中的高斯混合模型和全局背景模型(UBM)引入语音发音质量评价领域,提出一种新的评价英语发音质量的算法。该算法训练出标准发音的全局背景模型。UBM模型描述与音素无关的特征分布,定义段时长归一化的相似度比例对数为音素的发音质量分数,综合得到整旬发音的评分结果。实验证明,在实验室自行采集的非母语语音数据库上,该算法评分与专家评分的相关性达到了0.700,优于其他评分算法。; 关键词全局背景模型对数似然比高斯混合模型发音质量评价; Keywords Universal Background Model（UBM） log-likelihood ratio Gaussian Mixture ModeI（GMM） pronunciation quality scoring; 分类号 TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料