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详细简洁

排序：

discriminative training for speaker identification with maximum model distance algorithm

Discriminative Training for Speaker Identification with Maxi...

引用

第七届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC7）

作者： Q. Y. Hong and S. Kwong Dept of Computer Science, City University of Hong Kong

Gaussian Markov model (GMM) has been widely used in the area of speaker recognition. It can be considered as a one-state hidden Markov model (HMM) with multiple mixtures. As for the HMM, maximum-likelihood (ML) estimation is considered a good choice of training approach for the GMM-based speaker identification. However it only considers the likelihood of a single speaker. That is, each speaker model is estimated separately using its labeled training utterances. To compare the likelihood against those similar speakers and maximizes their likelihood differences, another training algorithm named maximum model distance (MMD) is proposed for GMM in this paper. Experimental results from the TI46-Word and TIMIT database show that it is an attractive alternative for the GMM training.

关键词： TIMIT GMM discriminative training for speaker identification with maximum model distance algorithm MMD Gaussian model

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