【摘 要】
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针对说话人确认识别率低且易受到信道干扰的问题,提出一种基于GMM超向量和Fisher判别准则的稀疏分类算法。该算法首先采用GMM通用背景模型生成说话人的GMM超向量,在超向量集
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针对说话人确认识别率低且易受到信道干扰的问题,提出一种基于GMM超向量和Fisher判别准则的稀疏分类算法。该算法首先采用GMM通用背景模型生成说话人的GMM超向量,在超向量集上利用类内协方差归一化方法抑制信道的干扰信息,通过计算GMM超向量与整体训练样本集的Fisher判别比来选择更具区分度的语音特征向量,构建高判别性的稀疏性过完备字典。最后,在过完备字典上对语音GMM超向量进行重构,选择重构误差最小的类别作为目标说话人。仿真实验结果表明：Fisher判别准则在稀疏性过完备字典的构建过程中具有较好的特征
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