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改进的说话人聚类初始化和GMM的多说话人识别
被引量:
6
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作者
曹洁
余丽珍
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第2期590-593,共4页
针对多说话人聚类线性初始化方法精度较差的问题,提出了一种改进的聚类初始化方法。该方法引入BIC对由线性初始化产生的初始类进行检测分割,有效提升了说话人初始类纯度。最后将该方法应用到高斯混合模型(GMM)多说话人识别系统。实验结...
针对多说话人聚类线性初始化方法精度较差的问题,提出了一种改进的聚类初始化方法。该方法引入BIC对由线性初始化产生的初始类进行检测分割,有效提升了说话人初始类纯度。最后将该方法应用到高斯混合模型(GMM)多说话人识别系统。实验结果表明,所提方法使说话人平均类纯度(ACP)提高了48.51%,系统的错误识别率平均降低12.09%。
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关键词
多说话人识别
改进的聚类初始化
高斯混合模型
平均
类
纯度
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题名
改进的说话人聚类初始化和GMM的多说话人识别
被引量:
6
1
作者
曹洁
余丽珍
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第2期590-593,共4页
基金
甘肃省财政厅资助项目(0914ZTB148)
甘肃省自然科学基金资助项目(1014ZSB064)
文摘
针对多说话人聚类线性初始化方法精度较差的问题,提出了一种改进的聚类初始化方法。该方法引入BIC对由线性初始化产生的初始类进行检测分割,有效提升了说话人初始类纯度。最后将该方法应用到高斯混合模型(GMM)多说话人识别系统。实验结果表明,所提方法使说话人平均类纯度(ACP)提高了48.51%,系统的错误识别率平均降低12.09%。
关键词
多说话人识别
改进的聚类初始化
高斯混合模型
平均
类
纯度
Keywords
multi-speaker recognition
improved clustering initialization
Gaussian mixture model
average cluster purity
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
改进的说话人聚类初始化和GMM的多说话人识别
曹洁
余丽珍
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
6
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