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2017-07-12 发布于天津
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第卷第期黑龙江科技学院学报 !( ’ UG4!( VG4’ 年月 WGP?:9 GH X6;G:IL;9:I Q:E;P6 GH Y7;6:76 = 2678:GGIF ’%%( ) 09?4 ’%%( 文章编号：（） !# !$%!! ’%%( %’$%!!)$%( 基于高斯混合模型的说话人识别系统朱青松，吴仕明，张海斌（中国矿业大学机电系，北京 !%%%) ）摘要：针对概率得分均值法出现的单个帧概率打分容易畸低的情况以及投票法因归一化而损失掉正面影响帧的打分，提出了一种引入可信度的均值方法，实验证明：该方法兼顾二者的优势的同时，在一定程度上消除了各自产生的不利影响，提高了说话人识别的精度。关键词：高斯混合模型；说话人识别!算法中图分类号：文献标识码： 2-)3!4(’ 5 !#$%# #’()*+,+(* -.-,#/ 0$-#1 (* 2$3--+$* /+4,3# /(1#5 ! # $%’()’ ， * # +,%-%’ ， !. /0 1%2% （） 06789:;79 = 167?;79 @6A4B .8;:9 C:;D6?E;F GH 0;:;:I 9:J 2678:GGIFB K6;L;:I !%%%)B .8;:9 ： !#$%’$ 286 A9A6? A?GAGE6E 9 A?GM9M;;F 9D6?9I6 9IG?;8N ;:G O8;78 86 7?6J;9M6 J6I?66 ;E ;:?GJP76JB 9;N6J 9 A?6D6:;:I 9M:G?N9 GO:6EE H?GN 8;I8 G77P??6:76 ;: A?GM9M;;F E7G?;:I GH EGN6 H?9N6 ;: 86 O9F GH 9D6?9I6 A?GM9M;;F E7G?;:I 9:J A?G67;:I EGN6 PE6HP E7G?6E 9I9;:E GEE ;: 86 9IG?;8N GH DG;:I4 Q ;E A?GD6J 89 86 9IG?;8N :G G:F 7GNM;:6E 86 9JD9:9I6E GH 86 OGB MP 9EG 6:9M6E 86 ?6EA67;D6 :6I9;D6 6HH67E G M6 6;N;:96J G 9 76?9;: 6R6:4 5IG?;8N ;NA?GD6E 86 A?67;E;G: GH EA69S6? ?67GI:;;G:4 ()* +,%-# ：/9PEE;9: N;RP?6 NGJ6T EA69S6? ?67GI:;;G:T 9IG?;8N 本无关的两种方式。“与文本有关”，即指说话人按规 % 引言定的文本发音或按提示发音；“与文本无关”指无论说什么话都可进行说话人识别。文中讨论的是与说话人说话人识别是语音识别的一种。它是通过对收到无