基于PCA的GMM说话人识别模型的改进

殷超

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基于PCA的GMM说话人识别模型的改进

首发时间：2012-05-16

殷超 ¹
殷超，（1988-），男，硕士研究生，主要研究方向：模式识别与数字信号处理。

1、北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876

摘要：基于GMM说话人识别模型，分析比较了对角协方差矩阵和非对角形式下模型的差异以及识别效果。分析得出是由于特征各个维度的相关性造成的，于是提出了一种采用PCA去相关并降维的改进方法，结合具有对角协方差矩阵的GMM建模，并得到了较理想的效果。并且在不降低识别率的条件下，大大地提高了运算速率，且更有利于实际系统的实现。

关键词： PCA GMM 说话人识别

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An improvement Based on PCA for GMM speaker recognition

Yin Chao ¹
殷超，（1988-），男，硕士研究生，主要研究方向：模式识别与数字信号处理。

1、School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

Abstract：Based on GMM speaker recognition model, analyse and compare the diagonal covariance matrix and the non-diagonal one form the differences on recognition results. After analysing, it is caused the correlation of each dimension in feature, and puts forward a new method based on PCA to do relevant removing and dimension reduction, combining with diagonal covariance GMM, and gets good result. Without lowering recognition results, this method results in greatly improvement on speed, and more beneficial to the realization of the actual system.

Keywords： PCA GMM speaker recognition

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殷超. 基于PCA的GMM说话人识别模型的改进[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2012-05-16]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201205-265.

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论文编号	201205-265
论文题目	基于PCA的GMM说话人识别模型的改进
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