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改进的EM算法在说话人识别中的应用.pdf
第 29 卷第 3 期 辽宁工业大学学报(自然科学版) Vol.29, No.3
2009 年 6 月 Journal of Liaoning University of Technology(Natural Science Edition) Jun 2009
改进的 EM 算法在说话人识别中的应用
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彭培福 ，李树有 ，姬永刚 ，李 鹏
（1.辽宁工业大学 数理科学系，辽宁 锦州 121001; 2.辽宁工业大学 电子与信息工程学院，辽宁 锦州 121001 ）
摘 要：针对说话人识别的GMM 模型中参数估计问题，提出了改进的 EM 算法，利用算法通过对说话人识
别系统的实验数据的计算，验证了该算法能提高说话人识别系统的识别率。
关键词：高斯混和模型；说话人识别；EM 算法
中图分类号：O14 文献标识码：A 文章编号：1674-3261(2009)03-0204-04
Application of Modified EM Algorithm to
Speakers’ Recognition
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PENG Pei-fu ，LI Shu-you ，JI Yong-gang ，LI Peng
(1. Dept.of Mathematics Physics, Liaoning University of Technology, Jinzhou 121001, China;
2. Electron Information Engineering College, Liaoning University of Technology, Jinzhou 121001, China ）
Key words: Gauss Mixture Model (GMM) ；speaker recognition；EM algorithm
Abstract: The modified EM algorithm for estimating parameters in the GMM model on speakers’
recognition was proposed. With the modified EM algorithm and the testing data from speakers’
recognition ,this algorithm was verified to have improved the recognition rate in the system concerned.
在模式识别中，语音是正常人的自然属性，也是每个人区别他人的特征，说话人识别着眼于提取分离
包含在语音信号中的个人特征，以达到识别说话人的目的[1~3] 。语音识别按语音输入方式来区分，可以分
为说话人语音识别和文本相关识别，前者不规定说话人内容，即真正意义上的语音识别；后者是规定说话
内容的文本识别。对于说话识别，常用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM ）来建立识别模型，
GMM 模型以多个正态分布逼近语音信号的实际统计分布
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