基于GMM的"时间-空间分布模型(TSDM)"及其在说话人辨认中的应用

摘要：

提出了一种新的注册者模型--"时间-空间分布模型(TSDM)".传统GMM用参数表征训练矢量的空间分布,但舍弃了训练矢量间的时间联系信息,而TSDM利用基于GMM中均值矢量的高阶协方差矩阵,可向训练矢量的空间分布模型中引入一定程度的训练矢量间时间联系.还给出了TSDM的判据生成方法.实验表明,TSDM能在长训练语句时获得与传统GMM相当的识别性能,在短训练语句时表现得更优秀.

关键词：说话人辨认、高斯混合模型、时间-空间分布模型、高阶协方差矩阵

所属期刊栏目：11

分类号：TN912.34

在线出版日期：2006-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：565-569