GMM-UBM模型是一种基于概率密度的说话人识别模型。其中,GMM用于描述每个说话人的声纹特征,UBM则描述了通用背景下的语音特征。该模型通过将每个说话人的GMM与UBM进行比较,提取出区分不同说话人的特征,从而实现说话人识别。 三、系统架构 基于GMM-UBM模型的说话人识别系统主要包括预处理、特征提取、模型训练和识别四个...
GMM-UBM模型是一种基于概率的说话人识别模型,它使用高斯混合模型(GMM)对说话人的语音特征进行建模,并利用通用背景模型(UBM)对不同说话人的语音特征进行区分。该模型通过训练大量的语音数据,学习每个说话人的语音特征分布和差异,从而实现对说话人的准确识别。 三、系统架构与设计 基于GMM-UBM模型的说话人识别系统主要包...
1 简介 实现了一个基于高斯混合模型(GMM)的说话人辨识系统.GMM是用多个高斯分布的概率密度函数的组合来描述特征矢量在概率空间的分布状况,不同的说话人对应了不同的GMM.模型的训练采取了极大似然估计(ML)的EM方法.并在不同的数据集上实验,得到了好的结果. 为了说明基于非线性变换 GMM 模型的说话人识别方法,首先...
基于GMM--UBM模型的说话人识别系统 下载积分: 2000 内容提示: 学校代码:1 01 26分类号.I论文题目学号:圣!垒Q窆Q窆!编号:——基于GMM.UBM模型的说话人识别系统学 院:计算机学院专 业:软件工程研究方向:语音信号处理姓 名:李欢指导教师:张学良副教授2016年5月3日万方数据 文档格式:PDF | 页数:54 | 浏览...
【语音识别】基于matlab高斯混合模型(GMM)说话人识别【含Matlab源码 574期】,一、简介1高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是单一高斯概率密度函数的延伸,GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型
本文旨在深入探讨基于GMM-UBM模型的说话人识别系统的高质量设计与实现。 二、GMM-UBM模型理论基础 GMM-UBM模型是一种概率生成式模型,它将每个说话人的语音特征表示为一个高斯混合模型(GMM),而通用背景模型(UBM)则用于描述所有说话人的通用语音特征。在GMM-UBM模型中,每个说话人的语音数据被建模为一系列高斯分布的...
本发明涉及信号处理技术,具体涉及一种基于GMM模型的复杂环境下说话人识别自适应方法,包括基于GMM的说话人识别模型的构建阶段,即对语音信号进行低通滤波,预加重,加窗,分帧等预处理后,通过Gammatone滤波器进行滤波去噪,提取GMFCC组合特征参数.还包括说话人识别及自适应阶段,即通过提取待识别的说话人语音特征参数并对原...
基于高斯混合模型GMM的说话人识别方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
一种改进的基于GMM-UBM的法庭自动说话人识别系统 对基于高斯混合模型(GMM)的法庭自动说话人识别系统进行改进,通过参考人群数据库降低了对嫌疑人语音样本数量的需求.以小规模背景人群数据库建立改进的基于高斯混合模型... 王华朋,杨军,吴鸣,... - 《中国科学院大学学报》 被引量: 0发表: 2013年 ...