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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
한국음성학회 음성과학 음성과학 제10권 4호
발행연도
2003.12
수록면
149 - 157 (9page)

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In this paper, we proposed the principal component analysis (PCA) fuzzy mixture model for speaker identification, A PCA fuzzy mixture model is derived from the combination of the PCA and the fuzzy version of mixture model with diagonal covariance matrices. In this method, the feature vectors are first transformed by each speaker's PCA transformation matrix to reduce the correlation among the elements. Then, the fuzzy mixture model for speaker is obtained from these transformed feature vectors with reduced dimensions. The orthogonal Gaussian Mixture Model (GMM) can be derived as a special case of PCA fuzzy mixture model. In our experiments, with having the number of mixtures equal, the proposed method requires less training time and less storage as well as shows better speaker identification rate compared to the conventional GMM. Also, the proposed one shows equal or better identification performance than the orthogonal GMM does.

목차

Abstract

1. 서론

2. PCA 퍼지 혼합 모델

3. PCA 혼합 모델을 갖는 화자 모델의 학습 방법

4. 화자 식별

5. 실험결과

6. 결론

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부록

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