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基于矩阵正态分布的文本有关说话人识别

王宏  潘金贵  
【摘要】:在文本有关的说话人识别中,HMM 是目前常用的方法之一,而在文本无关的说话人识别领域,主流的方法则是 GMM。HMM 假设给定状态的特征矢量相互独立,GMM 假设所有的特征矢量相互独立.上述假设显然不大符合实际,因此,本文提出一种基于矩阵正态分布(MND)的文本有关说话人识别方法,该方法提取常用词的归一化特征矩阵作为说话人的识别特征.实验结果表明 MND 模型有较好的识别性能.

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