10.13272/j.issn.1671-251x.2014.05.013
基于GMM-SVM的说话人识别系统研究
针对同类语音数据的相似性和不同类数据具有不同几何距离的特点,提出了一种基于GMM-SVM的说话人识别系统.该系统结合了GMM和SVM的优点,解决了GMM在语音数据较小时不能区分数据间的差异性及SVM在处理大量数据时识别率下降的问题;采用改进的K-Means算法实现模型参数初始化,提高了参数精度.试验结果表明,基于GMM-SVM的说话人识别系统较单独采用GMM或SVM的系统具有更好的识别率和鲁棒性.
说话人识别、GMM、SVM、识别率
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TD679(矿山电工)
2014-06-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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