【摘 要】
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该文就与文本无关的说话人辨认提出了一种称为概率分布相关的新的模型和分类器.这种模型和分类器的基本思想是把训练集内说话人间的相似性作为一种依赖于说话人的个性特征,也
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该文就与文本无关的说话人辨认提出了一种称为概率分布相关的新的模型和分类器.这种模型和分类器的基本思想是把训练集内说话人间的相似性作为一种依赖于说话人的个性特征,也就是说,说话人A和说话人C的相似性与说话人B 和说话人C是不一样的.因而我们把由某说话人语音所得的特征在训练集中的概率分布作为该说话人与训练集内所有说话人的相似性描述,并在训练的时候把概率分布作为说话人的模型参数.最后把概率分布的相关系数作为两说话人的最终相似度.该文在闭集和开集两种情况下把概率分布相关分类器和矢量量化分类器进行实验比较.
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