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...
说话人识别系统能够根据语音信号的特性和规律,对不同说话人的身份进行准确识别。其中,基于高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,简称GMM-UBM)的说话人识别系统因其在各种噪声环境下的稳健性和识别准确率方面的优势,被广泛应用于语音识别、语音安全等领域。本文旨在深入探讨基于GMM...
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...
一种基于GMM-UBM的非侵入式电气指纹识别方法 热度: 基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别 热度: 基于GMM-UBM模型的说话人辨识研究 热度: 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 -II- Abstract Duetoitsflexibilityandfacilitationinapplication,text-independent speakerrecognitionsystemhasbecomeahottopicinthefieldofspeech ...
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...
基于GMM_UBM的稳健说话人识别系统
结合经典的GMM.UBM.MAP的识别模型,搭建了基于超音段韵律特征参数的说话人识别系统,通过实验,该系统单独用于说话人识别的等误识率EER达到17.77%。(3)短时特征参数MFCC反映了说话人的声道特征,而超音段韵律特征参数以基频为主线,反映了说话人的音源特征,二者从不同角度反映了说话人的特征信息,可以相互补充的提高说话...
【摘要】 一、高斯混合模型简介 GMM基本框架 类似的还有GMM-UBM(Universal background model)算法,其与GMM的区别在于:对L类整体样本训练一个大的GMM,而不像GMM对每一类... 一、高斯混合模型简介 GMM基本框架 类似的还有GMM-UBM(Universal background model)算法,其与GMM的区别在于:对L类整体样本训练一个大的GMM...
目前,针对说话人识别而提出的新的识别技术层出不穷,如结合 GMM-UBM 结构与支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的技术、基于得分规整技术的 HNORM、ZNORM 和 TNORM 技术、潜伏因子分析(LatentFactorAnal⁃ysis,LFA)技术、应用于说话人识别的大词汇表连续语音识别(LargeVocabularyContinuousSpeechRecognition,LVC⁃SR)...