为此，人们在高斯混合模型的基础上，引 入通用背景模型（universal background model， UBM）[1]：采用数百人、信道均衡（涉及不同信 道） 、男女声均衡（男女共用一个通用模型）的足 够多的语音...
基于24个网页-相关网页
高斯混合模型- 通用背景模型（Gaussian mixture model-universal background model, GMM-UBM） [1] 和以高斯超矢 量（Gaussian supervector, GSV）为特征输入的支 持矢...
基于4个网页-相关网页
2 说话人识别系统的框架 高斯混合模型-通用背景模型（Gaussian Mixture Model- Universal Background Model，GMM-UBM）是说话人识别系 统最为常用的一种模型 [6] 。其中UBM是一个与说话人无关， 高阶的高斯混合模型。
基于2个网页-相关网页
...训练数据不足的特点,本文在对说话人建模时采用的是高斯混合模型—通用背景模型(Gaussian Markov Model-Uniform Background Model, GMM-UBM),主要从说话人识别模型的自适应方法和参数估计方法两个方面,研究如何提高说话人识别系统的识别率。
基于1个网页-相关网页
应用推荐