【摘 要】
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该论文详细研究了基于高斯混合模型(GMM)及其改进模型的无文本说话人识别系统.该论文完成的工作有:(1).建立了一个包括30个说话人的语音库.(2).完成了语音特征MFCC的提取,讨
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该论文详细研究了基于高斯混合模型(GMM)及其改进模型的无文本说话人识别系统.该论文完成的工作有:(1).建立了一个包括30个说话人的语音库.(2).完成了语音特征MFCC的提取,讨论了提取过程中的一些问题.(3).介绍了正交高斯混合模型及其在说话人识别中的具体应用.传统的高斯混合模型(GMM)常常假定协方差矩阵为对角线矩阵,但需大量的混合成员来表征分布情况,这将会导致训练量的增加.正交高斯混合模型的主要思想是在传统的GMM之前先将特征矢量变换到由协方差矩阵的本征向量决定的空间中去,这样得到的对角线协方差矩阵可以更准确地反映分布的情况.基于正交高斯混合模型的说话人识别实验表明该算法在说话人识别方面比传统的GMM算法有更好的效果并具有良好的应用前景.(4).把进化算法应用到GMM和正交GMM的参数训练中.传统的EM算法作为一种梯度算法,获得的只是一个局部最优解,而进化计算有很强的全局搜索能力.该文引入以进化策略为主的进化方法来改进EM算法.然后用这种进化算法分别训练GMM和正交GMM.实验得出:基于进化混合算法的正交GMM说话人识别系统与基于EM算法的GMM和正交GMM说话人识别系统相比,识别率有所提高.
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