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《第九届全国人机语音通讯学术会议论文集》2007年
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GMM-UBM和SVM说话人辨认系统及融合的分析

鲍焕军  郑方  
【摘要】:在说话人辨认任务中,高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian mixture model-universal background model,GMM-UBM)采用帧向量进行建模和识别,突出了说话人个性特征,但受信道影响较大;支持向量机(support vector machine,SVM)利用帧向量在空间中分布的高斯混合的均值进行建模和识别,对信道的鲁棒性较好,但对说话人的个性体现不够。本文分析了这两种说话人识别系统的优缺点,并采用融合方法来提高系统的性能。在NIST评测数据集的实验中,融合系统的等错误率从GMM-UBM系统的9.30%和SVM系统的8.26%降低到7.34%,分别相对降低了21.08%和11.14%。

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【引证文献】
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