【摘 要】
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以高斯通用背景模型(Gaussian mixture model-universal background model,GMM-UBM)和i-vector模型为主的说话人识别算法在实际应用中取得了不错的成绩,但i-vector说话人识别模型中存在没有充分考虑通用背景(universal background,UB)数据与训练数据耦合性的问题导致模型性能不佳。提出了基于i-vector全局参数联合(
【基金项目】
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国家地区自然科学基金(61761025)
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以高斯通用背景模型(Gaussian mixture model-universal background model,GMM-UBM)和i-vector模型为主的说话人识别算法在实际应用中取得了不错的成绩,但i-vector说话人识别模型中存在没有充分考虑通用背景(universal background,UB)数据与训练数据耦合性的问题导致模型性能不佳。提出了基于i-vector全局参数联合(global parameter joint of identify vector,GPJ-IV)的说话
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