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熊华乔

作品数:2 被引量:2H指数:1
供职机构:武汉理工大学信息工程学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇说话人
  • 2篇说话人识别
  • 2篇模型聚类
  • 2篇聚类
  • 1篇识别方法
  • 1篇搜索
  • 1篇搜索范围
  • 1篇欧氏距离
  • 1篇混合模型
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯混合
  • 1篇高斯混合模型
  • 1篇SMC

机构

  • 2篇武汉理工大学

作者

  • 2篇熊华乔
  • 1篇郑建彬
  • 1篇詹恩奇
  • 1篇华剑
  • 1篇汪阳

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于模型聚类的说话人识别方法研究
说话人识别是一种身份认证技术,可以通过计算机来自动实现。说话人识别由于其不仅方便、经济且准确性高,逐渐成为人们常用的身份验证方式,市场应用前景非常广阔。   识别正确率和鲁棒性一直都是说话人识别系统的研究重点,混合高斯...
熊华乔
关键词:模型聚类说话人识别方法欧氏距离搜索范围
文献传递
基于说话人模型聚类的说话人识别被引量:2
2014年
为了提高说话人识别系统的识别效率,提出一种基于说话人模型聚类的说话人识别方法,通过近似KL距离将相似的说话人模型聚类,为每类确定类中心和类代表,构成分级说话人识别模型。测试时先通过计算测试矢量与类中心或类代表之间的距离选择类,再通过计算测试矢量与选中类中的说话人模型之间对数似然度确定目标说话人,这样可以大大减少计算量。实验结果显示,在相同条件下,基于说话人模型聚类的说话人识别的识别速度要比传统的GMM的识别速度快4倍,但是识别正确率只降低了0.95%。因此,与传统GMM相比,基于说话人模型聚类的说话人识别能在保证识别正确率的同时大大提高识别速度。
熊华乔郑建彬詹恩奇汪阳华剑
关键词:说话人识别高斯混合模型
共1页<1>
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