作者：吴文昭说话人识别高斯混合模型巴氏距离支持向量机线性判别分析
摘要：针对i向量说话人确认系统识别率低且鲁棒性差的问题,提出一种基于GMM聚类的鲁棒性i向量生成算法,应用于SVM说话人识别系统。该算法根据话者GMM模型间的巴氏距离,对说话者GMM模型进行聚类,将N个说话人模型划分为K类,再根据聚类中心模型,应用MAP算法提取聚类超向量,采用联合因子分析方法提取其i向量,对得到的i向量应用线性判别分析和类内协方差归一化技术对其进行信道补偿和降维。将该i向量用于训练SVM以判定目标说话人,仿真实验验证了该算法的有效性。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《工业仪表与自动化装置》（CN：61-1121/TH）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《工业仪表与自动化装置》及时报道国内外自动化和仪器仪表行业的发展方向及最新技术的应用，包括仪器仪表、过程控制、工控机、通讯、现场总线、系统工程等，是从事自动化工程设计、应用及仪表工业方面的科研、生产、管理、设计、操作人员及有关大专院校师生的良师益友。
杂志详情
