基于GMBM-UBBM模型的语言辨识研究  

Automatic Language Identification Based on GMBM-UBBM

作　　者：屈丹[1] 王炳锡[1] 

机构地区：[1]解放军信息工程大学,郑州450002

出　　处：《计算机工程与应用》2004年第3期29-32,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(批准号:60372038)

摘　　要：高斯混合模型(GMM)是进行说话人无关的语言辨识的一种有效方法,高斯混合二元模型(GMBM)是GMM模型的二元时序扩展,该文在GMBM和GMM-UBM模型的基础上提出了一种基于GMBM-UBBM模型的语言辨识系统,并利用OGI-TS电话语音库对算法的性能进行了测试,然后给出了实验结果。实验结果表明,该算法也是进行语言辨识的一种有效方法,与传统的GMM-UBM算法相比,该算法最多可以获得4.378%的相对改善率。Gaussian Mixture Model is an effective method for speaker -independent language identification.Gaussian Mixture Bigram Model integrates bigram time correlation to extend the GMM.In this paper,a language identification algorithm using GMBM-UBBM is proposed based on GMBM and GMM-UBM,and some experiments are conducted using OGI-TS multi-language telephone speech corpus.Simulation results demonstrate the effectiveness of GMBM-UBBM for language identification tasks and use of this model allows the proposed system to distinguish among the three languages with maximal4.378%improvement accuracy superior to conventional GMM-UBM.

关 键 词：高斯混合模型 高斯混合二元模型 全局背景模型 全局背景二元模型 贝叶斯自适应 语言辨识 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]