改进MCE训练算法在说话人识别中的应用
针对实际问题中训练数据不足的特点,在对说话人建模时采用的是高斯混合模型—通用背景模型GMM-UBM,针对MCE训练算法中计算量大的显著问题,对其进行改进,改进的MCE算法不仅能使计算量减小,而且识别性能更佳。实验结果表明,在高斯混合数与说话人数不同的情况下,改进的MCE比传统MCE算法都要节省训练时间,且随着高斯混合数与说话人数的增长,节省的时间越多。针对采用MAP、MLLR、MAP\MLLR、EigenVoice方法作自适应得到的说话人模型,然后应用MCE算法与改进的MCE算法,改进的MCE算法比传统MCE方法识别率更高。
说话人识别、高斯混合模型、UBM、MCE、改进MCE
2015-06-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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