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	基于树形通用背景模型的高效说话人辨认
	熊振宇 ; 郑方 ; 宋战江 ; 吴文虎 ; XIONG Zhenyu ; ZHENG Fang ; SONG Zhanjiang ; WU Wenhu
	2010-06-09 ; 2010-06-09
关键词	信息处理 说话人辨认 Gauss混合模型 通用背景模型 基于树的核心挑选 information processing speaker identification Gaussian mixture model universal background model tree-based kernel selection TN912.34
其他题名	Tree-structure universal background modelbased efficient speaker identification
中文摘要	为了提高基于G auss混合模型通用背景模型(GMM-U BM)的说话人辨认系统的运算效率,提出一种基于树的核心挑选算法(TBK S),通过将U BM中的各个G auss分布按组织成树形结构,来减少从中挑选核心分布的运算量。实验结果表明:对1 000个说话人进行辨认,TBK S与现有的基于特征矢量重排序的剪枝算法(ORBP)相结合,将基于GMM-U BM的辨认系统的运算速度提高21.9倍,误识率却只上升不到4%;TBK S和ORBP相结合,可大幅度提高GMM-U BM系统的运算效率,而基本不降低识别率。; A tree-based kernel selection(TBKS) algorithm,in which all the Gaussian components in the universal background model are clustered hierarchically into a tree structure for efficient kernel selection,was developed as a computationally efficient approach for Gaussian mixture model-universal background model-based speaker identification.In tests on a database of 1 000 speakers, integration of the TBKS algorithm and an observation reordering-based pruning(ORBP) method improved the computation speed by a factor of 21.9 with only 4% increase in error rate compared with the baseline GMM-UBM system.The experimental results show that by integrating the TBKS and ORBP algorithms,the computation efficiency of the GMM-UBM system can be significantly improved with almost no reduction in recognition rate.
语种	中文 ; 中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://hdl.handle.net/123456789/55639]
专题	清华大学
推荐引用方式 GB/T 7714	熊振宇,郑方,宋战江,等. 基于树形通用背景模型的高效说话人辨认[J],2010, 2010.
APA	熊振宇.,郑方.,宋战江.,吴文虎.,XIONG Zhenyu.,...&WU Wenhu.(2010).基于树形通用背景模型的高效说话人辨认..
MLA	熊振宇,et al."基于树形通用背景模型的高效说话人辨认".(2010).

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