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利用MCE算法提高说话人识别性能 被引量：10

Using MCE Algorithm to Improve the Performance of Speaker Recognition
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摘要 高斯混合模型（ ＧＭＭ）是当今说话人识别的一种流行算法，但 ＧＭＭ的训练的目标是使似然度最大，并不能产生识别性能最佳的模型。本文提出了ＧＭＭ ＋ＭＣＥ（最小分类错误）的模型来解决这一问题。并通过实验证明了其有效性。 Gauss Mixture Model(GMM) is a popular algorithm of speaker recognition. However the object of training GMM is to maximize the likelyhood, which can limit the performance of the recognition system. In this paper the model of GMM+MCE (Minimum Classification Error) is proposed to solve this problem and the effectiveness of the algorithm is verified by experiments.
作者 李晓宇 李虎生 刘加 刘润生
机构地区 清华大学电子工程系
出处 《电路与系统学报》 CSCD 2000年第3期46-49,共4页 Journal of Circuits and Systems
关键词 高斯混合模型 最小分类错误 说话人识别 Gauss mixture model minimum classification Error speaker Recognition
分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
  • 相关文献

参考文献8

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引证文献10

二级引证文献2

电路与系统学报
2000年 第3期

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