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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%。 展开更多
关键词 多说话人识别 改进的聚类初始化 高斯混合模型 平均纯度
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