改进的说话人聚类初始化和GMM的多说话人识别

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针对多说话人聚类线性初始化方法精度较差的问题,提出了一种改进的聚类初始化方法。该方法引入BIC对由线性初始化产生的初始类进行检测分割,有效提升了说话人初始类纯度。最后将该方法应用到高斯混合模型(GMM)多说话人识别系统。实验结果表明,所提方法使说话人平均类纯度(ACP)提高了48.51%,系统的错误识别率平均降低12.09%。
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