一种模糊高斯混合说话人识别模型

来源 :解放军理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：kobe_lilei

【摘要】

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为了研究模糊聚类算法在高斯混合模型（GMM）参数获取方面的应用,采用模糊C均值算法（FCM）进行语音特征矢量的聚类,并结合Tabu搜索算法得到全局最优的聚类结果,进一步用EM算法得到GM

【作者】

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王金明张雄伟

【机构】

：

解放军理工大学通信工程学院

【出处】

：

解放军理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2006年3期

【关键词】

：

高斯混合模型说话人识别模糊C均值算法 TABU搜索算法 MEL倒谱系数 GMM （Gaussion mixture models） speaker rec

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为了研究模糊聚类算法在高斯混合模型（GMM）参数获取方面的应用,采用模糊C均值算法（FCM）进行语音特征矢量的聚类,并结合Tabu搜索算法得到全局最优的聚类结果,进一步用EM算法得到GMM模型参数.使用TIMIT数据库中的语音进行测试,开集和闭集说话人辨认实验都表明,该方法获取的GMM参数比普通EM算法获得的GMM模型参数性能更优,能有效降低说话人辨认系统的误识率.

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