文献类型：期刊文章

作　　者：李燕萍[1] 唐振民[1] 丁辉[1] 张燕[1]

机构地区：[1]南京理工大学模式识别与智能系统实验室,南京210094

出　　处：《计算机工程》

年　　份：2009

卷　　号：35

期　　号：14

起止页码：221-223

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对说话人辨认中训练语音有限时系统泛化能力差的问题,提出一种基于半监督学习的复合高斯混合模型算法。通过复合高斯混合模型对所有说话人的特征分布统一建模,基于半监督学习机制下的EM算法对学习样本进行学习。实验证明,该算法能够充分利用未标记样本对系统进行有效的自适应更新,改善系统的性能,获得比传统高斯混合模型更高的识别率,提高系统的泛化能力。

关 键 词：说话人辨认 半监督学习 复合高斯混合模型  EM算法

分 类 号：TP18]