【摘 要】
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高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)已经广泛的应用于文本无关的声纹识别系统,本文详细介绍了一个把背景模型(Universal Background Model,UBM)应用到说话人建模中去的说话人确认系统。由于人的声音的生物特征多变性,说话人模型还需要进行自适应技术的改进。最后,实验结果证明了采用自适应技术的GMM-UBM模型的高效性。
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高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)已经广泛的应用于文本无关的声纹识别系统,本文详细介绍了一个把背景模型(Universal Background Model,UBM)应用到说话人建模中去的说话人确认系统。由于人的声音的生物特征多变性,说话人模型还需要进行自适应技术的改进。最后,实验结果证明了采用自适应技术的GMM-UBM模型的高效性。
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