基于高斯混合模型及TIMIT语音库的说话人身份识别  

作　　者：陈爱月[1] 徐波[1] 申子健 

机构地区：[1]南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210023

出　　处：《信息通信》2017年第7期51-52,共2页Information & Communications

基　　金：江苏省大学生创新创业项目省级重点项目(国家级)(项目编号:SZDG2016003)

摘　　要：高斯混合模型是指对样本的概率密度分布进行估计,可以看做是对几个高斯模型的加权和。在语音识别中,语音信号的复杂性以及不同采集情况下的随机性都很适合使用高斯混合模型进行估计,文章对高斯混合模型以及其在语音识别中的应用进行研究,在MATLAB环境下,对算法程序进行分析,借助TIMIT语音库对算法进行实现。实验表明,高斯混合模型能够实现对语音信息的识别,并且能够为后续的研究提供框架。

关 键 词：话者确认 高斯混合模型 最大似然估计 最大后验概率 TIMIT语音库 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]