【摘 要】
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在基于高斯混合模型(GMM)的声纹识别算法中,K-means聚类算法是GMM模型参数初始化常用的方法之一。传统K-means算法在聚类过程中采用几何距离进行分类,忽略了类中各矢量的分布
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在基于高斯混合模型(GMM)的声纹识别算法中,K-means聚类算法是GMM模型参数初始化常用的方法之一。传统K-means算法在聚类过程中采用几何距离进行分类,忽略了类中各矢量的分布不同对聚类结果的影响,常常得不到令人满意的识别结果。文中对传统K-means算法进行了改进,并将改进后的K-means算法与GMM结合应用到声纹识别系统中。实验结果表明,改进的K-means算法与传统的算法相比具有更好的识别效果。
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