杭州电子科技大学学报
杭州電子科技大學學報
항주전자과기대학학보
JOURNAL OF HANGZHOU DIANZI UNIVERSITY
2006年
5期
96-99
,共4页
最大似然判决规则%最大均值似然判决规则%说话人辨认
最大似然判決規則%最大均值似然判決規則%說話人辨認
최대사연판결규칙%최대균치사연판결규칙%설화인변인
在基于统计模型的说话人识别中,需要对说话人的数据进行训练,依据某种准则确定模型的参数,用某种判决规则将未知语音参数序列分配给具有最大概率似然度的说话人模型,常用的判决规则是最大似然判决规则.但这种规则不是很灵活,有一定的局限性,该文提出一种最大均值似然判决规则,通过理论分析以及实验结果表明,在说话人辨认中MAL规则比ML规则更加有效.
在基于統計模型的說話人識彆中,需要對說話人的數據進行訓練,依據某種準則確定模型的參數,用某種判決規則將未知語音參數序列分配給具有最大概率似然度的說話人模型,常用的判決規則是最大似然判決規則.但這種規則不是很靈活,有一定的跼限性,該文提齣一種最大均值似然判決規則,通過理論分析以及實驗結果錶明,在說話人辨認中MAL規則比ML規則更加有效.
재기우통계모형적설화인식별중,수요대설화인적수거진행훈련,의거모충준칙학정모형적삼수,용모충판결규칙장미지어음삼수서렬분배급구유최대개솔사연도적설화인모형,상용적판결규칙시최대사연판결규칙.단저충규칙불시흔령활,유일정적국한성,해문제출일충최대균치사연판결규칙,통과이론분석이급실험결과표명,재설화인변인중MAL규칙비ML규칙경가유효.
