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자료유형
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저자정보
저널정보
SK텔레콤 Telecommunications Review Telecommunications Review 제16권 제5호
발행연도
2006.1
수록면
858 - 867 (10page)

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This paper proposes a fast text-independent speaker identification method using HMMs and phonetic GMMs. The individual Gaussian component of a Gaussian Mixture Model (GMM) can accurately represent acoustic characteristics of a speaker, so the GMM is effective to make a speaker model in text-independent condition. On the oher hand, in the text-dependent speaker identification, is determined a priori. In the case, using the hidden Markov model (HMM) as a speaker model shows better accuracy, since the HMM can model the temporal structure of the input speech as well as the peaker identity. In order to combine the advatages of the GMMs and the HMMs in te text-independent speaker identification, we propose a system architecture using HMMs and phonetic GMMs. From the experiments, as the number of mixtures of the baseline GMM is increased to 320, we obtained an identification accuracy similar to that of the hponetic GMM with 14 mixtures for 45 phones, but the time elapsed to identify the speaker was five times longer thatn that of the phonetic GMM. And using the phonetic class GMMs, we can furher reduce the number of parameters to the half with similar identification accuracy of the phonetic GMMs except the parameters of HMMs.
#Fast speaker identification #Hidden Markov model #Phonetic Gaussian mixture model #Phonetic class GMM

목차

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참고문헌 (6)

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/ 1995 / Robust text-independent speaker identification using Gaussian mixture speaker models 1 : 72 ~ 83 google schola / 1995 / Speaker identification and verification using Gaussian mixture speaker model : 91 ~ 108 google schola / 1997 / N-best GMM's for speaker identification 5 : 2295 ~ 2298 google schola / 2001 / Speaker identification using Gaussian mixture models based on multi-space probability distribution 1 : 433 ~ 436 google schola / 2002 / Phonetic refraction for speaker recognitions 1 : 149 ~ 152 google schola

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