公开(公告)号：CN102664011B

公开(公告)日：2014-03-12

申请号：CN201210152435.9

申请日：2012-05-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 林琳 ,  金焕梅 ,  陈虹 ,  姜宏 ,  孙晓颖 ,  陈建 ,  魏晓丽

IPC: G10L17/02 ,  G10L17/04 ,  G10L17/14

Abstract: 本发明提供一种快速说话人识别方法，属于说话人识别方法该方法。结合高斯混合模型，以高斯混合模型超向量作为说话人的特征参数。将高斯混合模型超向量作为输入，设计一种一类分类的支持向量机分类器。对于N个说话人，训练N个分类器，每个分类器由一个说话人的语音样本训练得到。本发明提高了说话人识别的速度。每增加一个注册说话人，只需要为新的说话人训练一个一类支持向量机模型，使说话人识别系统有很好的扩展性。

公开(公告)号：CN102664011A

公开(公告)日：2012-09-12

申请号：CN201210152435.9

申请日：2012-05-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 林琳 ,  金焕梅 ,  陈虹 ,  姜宏 ,  孙晓颖 ,  陈建 ,  魏晓丽

IPC: G10L17/00 ,  G10L15/02 ,  G10L15/08

Abstract: 本发明提供一种快速说话人识别方法，属于说话人识别方法该方法。结合高斯混合模型，以高斯混合模型超向量作为说话人的特征参数。将高斯混合模型超向量作为输入，设计一种一类分类的支持向量机分类器。对于N个说话人，训练N个分类器，每个分类器由一个说话人的语音样本训练得到。本发明提高了说话人识别的速度。每增加一个注册说话人，只需要为新的说话人训练一个一类支持向量机模型，使说话人识别系统有很好的扩展性。