基于分层识别的快速说话人识别研究

摘要：

随着说话人模型数量的增加,说话人识别系统的识别速度下降,不能满足实时性要求.针对这个问题,提出了基于分层识别模型的快速说话人识别方法.将变分法求解的KL散度的近似值作为模型间的相似性度量准则,并设计了说话人模型聚类的方法.结果表明,本文方法能够保证说话人模型聚类结果的有效性,在系统识别率损失很小的情况下,使系统的识别速度得到大幅度提升.

关键词：高斯混合模型、说话人识别、KL散度、模型聚类

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60973095;江苏省自然科学基金BK20131107

在线出版日期：2018-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1244-1249