A Gaussian Mixture Model Training Optimization Method for Text Independent Speaker Verification
Publish place: 11th Annual Conference of Computer Society of Iran
Publish Year: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,497
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ACCSI11_213
تاریخ نمایه سازی: 5 آذر 1390
Abstract:
Training of high order Gaussian mixture models (GMM) on large dataset in one stage requires considerable amount of processing power and storage requirement which may not be either feasible or available in many cases. While training of such GMMs in several stages reduces the computational and memory costs; this normally results in a sub-optimum GMM compared to the one which entirely is trained in a single stage. In this paper a new method for optimization of the multi-stage trained GMMs is proposed in the context of speaker verification framework. Experimental results show that the optimized GMMs trained by incorporation of the proposed algorithm improves the performance of the GMM based speaker verification system.
Keywords:
Authors
H. R. Sadegh Mohammadi
Iranian Research Institute for Electrical Eng., P. O. Box ۱۶۷۶۵-۱۸۹۹,Tehran, Iran
R. Saeidi
Electrical Engineering Department, Iran University of Science and Technology,Narmak, Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :