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题名采用模型和得分非监督自适应的说话人识别
被引量：1
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作者
王尔玉
郭武
李轶杰
戴礼荣
王仁华
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机构
中国科学技术大学电子工程与信息科学系科大讯飞语音实验室
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期267-271,共5页
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基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA010104)资助~~
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文摘
在说话人识别的研究中,使用以前的测试语句信息对模型参数或者测试得分进行动态更新,使模型可以更精确地反映测试语句和说话人模型之间的关系,这种更新策略称为非监督模式,这方面的研究对实际的说话人识别系统具有非常重要的意义.本文除了采用非监督的说话人模型自适应更新方法之外,还提出了非监督的得分域自适应算法:首先采用双高斯函数对得分建立一个先验的得分模型,利用最大后验概率准则对得分规整的模型进行调整.在测试过程中,采用得分域和模型域的非监督算法可以互相补充,提高识别率,在NISTSRE2006年1训练语段-1测试语段数据库上,使用模型域和得分域非监督自适应的系统能够取得等错误率4.3%和检测代价函数0.021的结果.
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关键词
说话人确认
混合高斯模型
非监督模式
得分规整
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Keywords
Speaker verification, Gaussian mixture model （GMM）, unsupervised mode, score normalization
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于互包含度的数据分类效果评价研究
被引量：1
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作者
吴成茂
范九伦
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机构
西安邮电学院信息与控制系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005年第1期159-161,共3页
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基金
国家自然科学基金(批准号:69972041)
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文摘
针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大的不足,提出了基于互包含度的有效性函数进行数据分类效果好坏的评价。实验结果表明,本文定义的分类效果评价方法是可行的。
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关键词
互包含度
数据分类
效果评价
模糊C-均值聚类算法
非监督模式识别方法
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Keywords
Fuzzy c-means algorithm
Mutual subsethood
Classifying quality
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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