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基于修正EM算法的说话人识别的研究
被引量：
4
1
作者
成新民
沈律
+1 位作者
赵力
邹采荣
《电声技术》
北大核心
2004年第12期51-53,共3页
提出了针对说话人识别的GMM模型训练的新方法。理论推导和实验结果表明,与GMM常用的传统EM算法相比,提出的新算法能够解决训练中会出现奇异阵的问题,并能提高系统识别率。
关键词
说话人识别
高斯混合模型
EM算法
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职称材料
题名
基于修正EM算法的说话人识别的研究
被引量：
4
1
作者
成新民
沈律
赵力
邹采荣
机构
湖州师范学院信息工程分院
东南大学无线电系
出处
《电声技术》
北大核心
2004年第12期51-53,共3页
基金
教育部科学技术重点项目资助(03082)
文摘
提出了针对说话人识别的GMM模型训练的新方法。理论推导和实验结果表明,与GMM常用的传统EM算法相比,提出的新算法能够解决训练中会出现奇异阵的问题,并能提高系统识别率。
关键词
说话人识别
高斯混合模型
EM算法
Keywords
speaker recognition
Gauss Mixture Model(GMM)
EM algorithm
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
被引量
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1
基于修正EM算法的说话人识别的研究
成新民
沈律
赵力
邹采荣
《电声技术》
北大核心
2004
4
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