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应用说话人聚类技术改善语言辨识系统识别率
1
作者
张强
屈丹
+1 位作者
侯风雷
王炳锡
《电声技术》
2007年第3期44-48,共5页
说话人差异是影响语言辨识系统性能的一个重要方面。采用说话人聚类技术对训练数据进行了预分类,以此为基础训练各种语言模型,得到聚类后的语言辨识系统。高斯混合模型、高斯混合模型-全局背景模型和遍历隐马尔可夫模型3种语言模型的实...
说话人差异是影响语言辨识系统性能的一个重要方面。采用说话人聚类技术对训练数据进行了预分类,以此为基础训练各种语言模型,得到聚类后的语言辨识系统。高斯混合模型、高斯混合模型-全局背景模型和遍历隐马尔可夫模型3种语言模型的实验证明,这种方法是有效的,它普遍地减小了说话人差异对语言辨识的影响,提高了语言辨识率。
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关键词
说话人聚类
高斯混合
模型
-全局背景
模型
遍历隐马尔可夫模型
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职称材料
题名
应用说话人聚类技术改善语言辨识系统识别率
1
作者
张强
屈丹
侯风雷
王炳锡
机构
中国人民解放军信息工程大学
出处
《电声技术》
2007年第3期44-48,共5页
文摘
说话人差异是影响语言辨识系统性能的一个重要方面。采用说话人聚类技术对训练数据进行了预分类,以此为基础训练各种语言模型,得到聚类后的语言辨识系统。高斯混合模型、高斯混合模型-全局背景模型和遍历隐马尔可夫模型3种语言模型的实验证明,这种方法是有效的,它普遍地减小了说话人差异对语言辨识的影响,提高了语言辨识率。
关键词
说话人聚类
高斯混合
模型
-全局背景
模型
遍历隐马尔可夫模型
Keywords
speaker clustering
GMM-UBM
ergodic hidden Markov model
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
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1
应用说话人聚类技术改善语言辨识系统识别率
张强
屈丹
侯风雷
王炳锡
《电声技术》
2007
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