特征音方法在说话人识别中的应用

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【摘要】

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针对现实中训练数据不足的特点, 在说话人建模时采用高斯混合模型—通用背景模型（Gaussian Markov Model-Uniform Background Model, GMM-UBM）, 主要从说话人识别模型的自适应

【作者】

：

李荟赵云敏

【机构】

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东北石油大学计算机与信息技术学院,大庆油田第一采油厂

【出处】

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计算机系统应用

【发表日期】

：

2013年8期

【关键词】

：

说话人辨认最大后验概率最大似然线性回归特征音 speaker identification MAP MLLR eigen voice

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针对现实中训练数据不足的特点, 在说话人建模时采用高斯混合模型—通用背景模型（Gaussian Markov Model-Uniform Background Model, GMM-UBM）, 主要从说话人识别模型的自适应方法和参数估计方法两个方面, 研究如何提高说话人识别系统的识别率. 在说话人识别模型自适应方面, 改进传统的用最大后验概率MAP （Maximum A Posterior Probability）得到说话人模型的方法, 将语音识别中的最大似然线性回归MLLR （Maximum Like

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