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高斯混合模型（ＧＭＭ）是当今说话人识别的一种流行算法，但ＧＭＭ的训练的目标是使似然度最大，并不能产生识别性能最佳的模型。本文提出了ＧＭＭ＋ＭＣＥ（最小分类错误）的模型来解决这一问题，并通过实验证明了其有效性。
利用MCE算法提高说话人识别性能
【摘 要】
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高斯混合模型（ＧＭＭ）是当今说话人识别的一种流行算法，但ＧＭＭ的训练的目标是使似然度最大，并不能产生识别性能最佳的模型。本文提出了ＧＭＭ＋ＭＣＥ（最小分类错误）的模型来解决这一问题，并通过实验证明了其
【机 构】
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清华大学电子工程系
【出 处】
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电路与系统学报
【发表日期】
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2000年3期
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