文件名称：论文研究-改进批处理RPEM算法用于说话人识别.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 17:28:47
说话人识别,期望最大化算法,竞争惩罚EM算法,批处理竞争惩罚EM算法
针对传统EM算法训练GMM不能充分利用训练数据所属高斯分量信息, 从而在一定程度上影响说话人识别性能的缺陷, 采用RPEM (竞争惩罚EM)算法训练GMM, 并引入批处理RPEM算法解决RPEM算法运算量大、收敛速度慢的问题, 同时针对RPEM和批处理RPEM算法训练时方差优化存在的问题进行了改进, 提出了改进的批处理RPEM算法。在Chains 说话人识别数据库上的实验表明, 改进的批处理RPEM算法取得了相对于传统EM、RPEM以及批处理RPEM算法更好的性能, 还极大地提高了训练效率, 减小了运算量, 说明了提出的改进批处理RPEM算法用于说话人识别时的有效性。