嵌入自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高斯混合模型說話人辨認(rèn)
2010-03-05 |
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資料介紹
該文提出了一種嵌入自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高斯混合模型,它充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高斯混合模型各自的優(yōu)點(diǎn),以最大似然概率(ML)為準(zhǔn)則,把它們作為一個整體來進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中,高斯混合模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)交替更新。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起到了“數(shù)據(jù)整形”的作用,因而提高了類內(nèi)數(shù)據(jù)的相似性。實(shí)驗結(jié)果表明,采用該文提出的模型在各種信噪比情況下的識別率都比基線系統(tǒng)有所提高,最高能達(dá)到19%。
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