基于SVM-GMM混合模型的说话人辨认研究

摘要：

通过建立一种新的混合模型--SVM-GMM模型,用以提高说话人辨认的识别率.其中介绍了高斯混合模型(GMM)和支持向量机(SVM)建立的基本原理,指出厂高斯混合模型和支持向量机在实际应用中的不足之处,并针埘这两种模型各自的特点,提出了将GMM模型的输出机制引入到SVM模型中,以便于调整支持向苗机(SVM)模型的概率输出,并建立了SVM-GMM混合模型.通过实验对比,验证了使用SVM-GMM模型能有效的提高系统识别率.

关键词：说话人识别、高斯混合模型(GMM)、支持向量机(SVM)、SVM-GMM混合模型

所属期刊栏目：29

分类号：TN912.34

资助基金：西华大学青年基金Q0920211

在线出版日期：2010-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：58-61,88