基于區(qū)分性GMM文本無關(guān)的話者識別的研究
2012-05-15 02:24:18付浩楠呂成國
智能計算機(jī)與應(yīng)用 2011年4期
付浩楠 呂成國
語音信號作為人類身份生物認(rèn)證的主要特征逐漸引起了國內(nèi)外廣大學(xué)者的研究熱潮，成為了“密碼時代”的終結(jié)者。基于高斯混合模型的話者識別以其簡單、靈活和很好的魯棒性已經(jīng)成為當(dāng)今與文本無關(guān)的說話人識別的主流技術(shù)，將說話人識別帶到了一個新階段?；诟怕式y(tǒng)計的ＧＭＭ需要大量的訓(xùn)練樣本來反映說話人在特征空間的統(tǒng)計分布?眼１?演。這種方法的本質(zhì)是將人類的語音信號在特征空間的分布由若干個高斯概率密度函數(shù)線性加權(quán)組合來逼近。本文提出的
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