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| 一种新的高斯混合模型参数估计算法 | |
| 作者姓名： | 王超 侯丽敏 |
| 作者单位： | 上海大学通信与信息工程学院,上海200072 |
| 摘 要： | 该文提出了一种高斯混合模型（GMM）参数估计的改进算法．原始的特征向量先经Schmidt正交化消除各维间的相关性,再用数学形态学方法估计出各维概率分布中混合分量的真实个数,最后按真实的混合分量个数用EM算法对各维分别作标量GMM参数估计．该方法能缓解GMM传统参数估计算法引起的“不易扩展”的不便．实验结果表明,将其应用于说话人辨认,能在较大幅度提高训练速度的基础上相对传统GMM参数估计方法获得更高的识别率． |
| 关 键 词： | 说话人辨认 高斯混合模型(GMM) Schmidt正交化 数学形态学 |
| 文章编号： | 1007-2861（2005）05-0475-06 |
| 收稿时间： | 2004-07-10 |
| 修稿时间： | 2004-07-10 |
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