【摘 要】
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为了简化系统模型训练方法,提高性别识别系统的整体效率,提出了一种基于改进Citation-KNN算法的说话人性别识别方法。该方法将连续语音切分,训练每段语音的高斯混合模型(Gaus
【机 构】
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江苏师范大学语言科学学院,江苏师范大学物理与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61040053);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ11_0903,No.CXLX12_0976,No.CXZZ12_0977)
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为了简化系统模型训练方法,提高性别识别系统的整体效率,提出了一种基于改进Citation-KNN算法的说话人性别识别方法。该方法将连续语音切分,训练每段语音的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)作为多示例包,其所有混合元为相应包中示例;采用改进的Hausdorff距离作为包与包之间的距离测度,通过Citation-KNN算法进行性别识别。该方法以多示例包间距离为分类依据,简化了系统训练,且识别率优于一些传统算法。
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