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肖小清

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：中南大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇说话人识别
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应补偿
  • 1篇文本无关
  • 1篇文本无关说话...
  • 1篇混合模型
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯混合
  • 1篇高斯混合模型

机构

  • 1篇中南大学

作者

  • 1篇陈妮
  • 1篇盛利元
  • 1篇袁益民
  • 1篇肖小清

传媒

  • 1篇计算机仿真

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于自适应补偿的文本无关说话人识别被引量：1
2008年
基于高斯混合模型的文本无关说话人识别系统通常采用最大似然算法。在纯净语音环境下,基于这种算法的说话人识别系统具有较好的性能。当系统的训练环境和测试环境失配时,这种算法的误识率急剧上升。针对帧似然概率的统计特性,提出了一种新的非线性补偿方法——自适应得分补偿法。通过对帧似然概率归一化、帧均匀化和重新排序赋值等系列补偿措施,改善了原算法的识别性能。实验结果表明,新的补偿方法能够降低误识率,在开集中平均可达20%,闭集中平均可达50%。
陈妮盛利元肖小清袁益民
关键词：说话人识别高斯混合模型
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