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한국음성학회 음성과학 음성과학 제12권 2호
발행연도
2005.6
수록면
171 - 182 (12page)

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An efficient GMM (Gaussian mixture modeling) method based on LPCA (local principal component analysis) with VQ (vector quantization) for speaker identification is proposed. To reduce the dimension and correlation of the feature vector, this paper proposes a speaker identification method based on principal component analysis. The proposed method firstly partitions the data space into several disjoint regions by VQ, and then performs PCA in each region. Finally, the GMM for the speaker is obtained from the transformed feature vectors in each region. Compared to the conventional GMM method with diagonal covariance matrix, the proposed method requires less storage and complexity while maintaining the same performance requires less storage and shows faster results.

목차

ABSTRACT

1. 서론

2. 국부 주성분 분석을 이용한 GMM

3. 실험 결과

4. 결론

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김성종 ,  정익주 음성과학 2005 .12

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-701-015328675