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基于时间规整网络的GMM说话人识别模型的初始化方法
  • ISSN号：1000-3630
  • 期刊名称：《声学技术》
  • 时间：0
  • 分类：TB5[理学—物理;理学—声学;一般工业技术] O42[理学—声学;理学—物理]
  • 作者机构：[1]东南大学无线电系,江苏,南京,210096 东南大学无线电系,江苏,南京,210096 东南大学无线电系,江苏,南京,210096 东南大学无线电系,江苏,南京,210096
  • 相关基金：本项目受教育部科学技术重点项目(No:03082)和国家自然基金(No:60472058)资助:
作者： 沈忱[1], 章明[1], 赵力[1], 邹采荣[1]
中文摘要：

　　1前言 　　对于与文本无关的说话人识别,一般采用混合高斯模型(Gaussian Mixture Model:GMM)[1,2]来进行识别,在训练GMM模型之前,模型的初始参数必须首先确定.初始化模型参数的有效方法是对训练数据进行分段,训练数据语音帧根据其特征分到M个不同的类中(M为混合数的个数),与初始的M个高斯分量相对应.每个类的均值和方差作为模型的初始化参数. 　　……

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期刊信息
  • 《声学技术》
  • 北大核心期刊（2014版）
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中科院声学所东海研究站 同济大学声学研究所 上海市声学学会 上海船舶电子设备研究所
  • 主编：张叔英
  • 地址：上海市嘉定工业区新徕路399号
  • 邮编：201815
  • 邮箱：sxjs@vip.163.com
  • 电话：021-67084688-2101 64174105
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-3630
  • 国内统一刊号：ISSN：31-1449/TB
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2001年在《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据...
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:5693