模型的建模即是利用GMM对每个说话人的声音特征进行建模,同时利用UBM对全局声纹特征进行建模。通过将每个声音特征与GMM和UBM模型进行比对,可以得到该声音特征在每个模型下的概率分布,从而实现声纹的识别。 三、GMM-UBM模型实际应用 实现GMM-UBM模型 在Python语言中,我们可以使用开源的声纹识别库`pyAudioAnalysis`来实现G...
GMM-UBM模型是一种常用的说话人识别模型,它采用高斯混合模型(GMM)来描述每个说话人的声纹特征,同时引入通用背景模型(UBM)来对所有说话人的语音数据进行建模。该模型通过训练大量数据来学习每个说话人的独特特征和语音模式,从而实现对说话人的准确识别。 三、GMM-UBM模型在说话人识别系统中的应用 在说话人识别系统中,...
基于GMM-UBM模型的民族语语种识别 本文提出了一种基于GMM-UBM的少数民族语语种识别方法。首先用双门限的方法进行语音检测,以有效地去除噪音,提取有用的语音帧,然后提取MFCC特征参数,训练UBM模型和语种G... 左利波,杨鉴,和林钰 被引量: 0发表: 0年 因子分析在基于GMM的自动语种识别中的应用 的数学模型,并分别从...
1.一种基于GMM‑UBM的冲击声模型建立方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:获取非冲击声信号样本数据集,计算每个非冲击声信号的MFCC参数,获得非冲击声信号的MFCC特征向量;步骤2:根据非冲击声信号的MFCC特征向量建立UBM模型,利用最大期望算法训练UBM模型,获得训练好的UBM模型和训练好的模型参数,将训练好的UBM模型作为...
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...
在众多的说话人识别技术中,本文主要进行基于梅尔倒谱特征提取方法和GMM-UBM模型的研究.论文主要研究内容如下:(1)介绍与分析了说话人识别的研究目的,背景以及意义,对说话人识别在国内外的发展历史和近况以及在实际中的应用进行了介绍和分析;(2)对说话人识别的分类,识别的流程,常用的方法等等进行了介绍,分析了几种特征...
提出了一种基于概率统计模型的与语言内容无关的语种识别方法,它不需要掌握各语种的专业语言学知识就可以实现几十种语言的语种识别;并针对广播语音噪声干扰大的特点,采用GMM-UBM模型作为语种模型,提高了系统的噪声鲁棒性;由于广播语音的背景噪声不是简单的全频带加性白噪声,因此本文构建了一种基于子带GMM-UBM模型的多...
在实际应用中,GMM-UBM模型可能面临一些挑战,例如说话人变化、噪声环境等。为了优化模型的性能,我们可以采取以下方法: 增加训练数据量,以提高模型的鲁棒性。 优化特征提取算法,提高声纹特征的判别性。 结合其他模型(如i-vector模型)进行多模型融合,提高识别准确度。
摘要: 与说话人识别,连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题.本文给出了一种基于GMM-UBM模型的语言辨识系统,并利用OGI-TS电话语音库对算法的性能进行了测试,然后给出了实验结果.实验结果表明,该算法也是进行语言辨识的一种有效方法.关键词:...
阐述高斯混合模型(GMM)和支持向量机(SVM)建立的基本原理,分别指出高斯混合模型和支持向量机在实际应用中的不足之处,并针对两种模型的特点,提出将GMM模型的输出机制引入到SVM模型中,以便于调整支持向量机(SVM)模型的概率输出,并建立SVM-GMM混合模型。补充资料:模型 模型model 能给出逻辑公式取值的一种泛代数结构。一...