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基于并行PNN模型的说话人辨认研究
1
作者
王成儒
王金甲
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期129-131,共3页
给出了一种基于声学分类的并行异方差PNN的说话人辨认系统。该模型的训练采 用最大似然准则,并发展了EM算法来调整参数。试验证明,新模型在保持辨认率的同时,也 减少了1/3的计算工作量。
关键词
并行概率神经网络
期望最大化
说话人辨认
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题名
基于并行PNN模型的说话人辨认研究
1
作者
王成儒
王金甲
机构
燕山大学通信与电子工程系
北京大学视觉与听觉信号处理国家 重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期129-131,共3页
文摘
给出了一种基于声学分类的并行异方差PNN的说话人辨认系统。该模型的训练采 用最大似然准则,并发展了EM算法来调整参数。试验证明,新模型在保持辨认率的同时,也 减少了1/3的计算工作量。
关键词
并行概率神经网络
期望最大化
说话人辨认
Keywords
Parallel probabilistic neural networks
Expectation maximization
S peaker identification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于并行PNN模型的说话人辨认研究
王成儒
王金甲
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004
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