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基于多约简α-GMM和SVM的说话人确认
摘 要:
针对说话人确认识别率低及鲁棒性差的问题,提出一种基于多约简α-GMM和支持向量机的说话人确认算法.该算法首先采用主成分分析方法对语音特征向量降维,在约简向量集上为话者建立α-GMM模型,并根据模型间的KL散度进行聚类,得到各个类的聚类中心模型,将其作为SVM的输入得出最终识别结果.仿真实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和较高的识别率.
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