计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (11): 179-182.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.11.055
蒋 晔,唐振民
JIANG Ye,TANG Zhen-min
摘要: 在高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)训练时,对传统的模型参数初始化方法(随机法、K均值聚类法)进行改进,提出分裂法与K均值聚类相结合的新方法。实验表明,采用改进的方法与传统方法相比,系统平均识别率有15.47%和7.5%的提高。研究了GMM的阶数、协方差阈值、预加重系数对系统识别率的影响。对实验结果进行详细分析,并根据实验数据,取它们各自表现最好的值,从而使构建的说话人识别系统获得一个较高的识别率。实验表明,在规定的实验条件下,系统可达到90%以上的识别率。
中图分类号: