一种改进的基于HMM-BIC的说话人日志系统

摘要：

　　本文提出了一种改进的基于隐Markov模型(HMM)和Bayes信息准则(BIC)的说话人日志系统。它用来检测会议语音数据中“谁在什么时候说话”。在对说话人模型进行Gauss混合模型(GMM)建模的时候，考虑到用来建模的数据通常会比较短，首先训练一个通用背景模型，然后用最大后验概率(MAP)准则得到相应片段的模型。在NIST2004年举办的说话人日志评测任务数据集RT-04S上的实验结果表明：该系统与国际主流系统相比，有一定的优势。

关键词： 语音识别 数据检测 HMM模型 数理语言学

作者: 周瑜 金怡珠 李桂莲

作者单位: 中国科学院声学所语言声学与内容理解重点实验室,北京 100190 北京华夏物证鉴定中心 北京 100190

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十一届全国人机语音通讯学术会议

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 1-4

在线出版日期: 2011-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）