基于SVM-GMM的开集说话人识别方法

摘要：

建立一种支持向量机-高斯混合模型(SVM-GMM),用以提高开集说话人识别的识别率.该模型的基本思想是将SVM的分类结果用GMM模型进行确认.由于SVM模型具有较好的分类性能,而GMM模型能够较好地描述类别内部的相似性,因此这2个模型的组合能够优势互补,从而获得较好的识别效果.实验结果表明,使用SVM-GMM模型能有效地提高开集说话人识别的识别率.

关键词：支持向量机、高斯混合模型、开集说话人识别、等误识率

所属期刊栏目：37

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2011-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：172-174,177