吕小听

作品数：1被引量：2H指数：1
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供职机构：上海大学机电工程与自动化学院更多>>
发文主题：GMM高斯混合模型话者识别均值字典更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
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基于稀疏表征的话者识别被引量：2
《计算机工程与应用》2014年第20期215-217,243,共4页吕小听 李昕 屈燕琴 胡晨 
国家仪器重大专项(No.2012YQ15008703)
近年来,随着信号的稀疏性理论越来越受到人们的关注,稀疏表征分类器也作为一种新型的分类算法被应用到话者识别系统中。该模型的基本思想是:只要超完备字典足够大,任意待测样本都能够用超完备字典进行线性表示。基于信号的稀疏性理论,...
关键词：稀疏表征 高斯混合模型(GMM)均值超向量 超完备字典 最大后验(MAP)算法 
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