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  1. 研究論文

Text-Independent Speaker Identification Using Gaussian Mixture Models Based on Multi-Space Probability Distribution

https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/4967
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/4967
2df4428d-f00c-42c2-9fcb-eb9cc00b191b
名前 / ファイル ライセンス アクション
E84-D_847.pdf 本文_fulltext (947.1 kB)
Copyright (c) 2001 IEICE http://search.ieice.org/index.html
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2012-05-24
タイトル
タイトル Text-Independent Speaker Identification Using Gaussian Mixture Models Based on Multi-Space Probability Distribution
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 Miyajima, Chiyomi

× Miyajima, Chiyomi

en Miyajima, Chiyomi

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Hattori, Yosuke

× Hattori, Yosuke

en Hattori, Yosuke

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徳田, 恵一

× 徳田, 恵一

en Tokuda, Keiichi

ja 徳田, 恵一
ISNI

ja-Kana トクダ, ケイイチ


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Masuko, Takashi

× Masuko, Takashi

en Masuko, Takashi

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Kobayashi, Takao

× Kobayashi, Takao

en Kobayashi, Takao

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Kitamura, Tadashi

× Kitamura, Tadashi

en Kitamura, Tadashi

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著者別名
姓名 Tokuda, Keiichi
言語 en
姓名 徳田, 恵一
言語 ja
姓名 トクダ, ケイイチ
言語 ja-Kana
著者別名
姓名 北村, 正
書誌情報 en : IEICE transactions on information and systems

巻 E84-D, 号 7, p. 847-855, 発行日 2001-07-01
出版者
出版者 Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0916-8532
item_10001_source_id_32
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA10826272
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper presents a new approach to modeling speech spectra and pitch for text-independent speaker identification using Gaussian mixture models based on multi-space probability distribution (MSD-GMM). MSD-GMM allows us to model continuous pitch values of voiced frames and discrete symbols for unvoiced frames in a unified framework. Spectral and pitch features are jointly modeled by a two-stream MSD-GMM. We derive maximum likelihood (ML) estimation formulae and minimum classification error (MCE) training procedure for MSD-GMM parameters. The MSD-GMM speaker models are evaluated for text-independent speaker identification tasks. The experimental results show that the MSD-GMM can efficiently model spectral and pitch features of each speaker and outperforms conventional speaker models. The results also demonstrate the utility of the MCE training of the MSD-GMM parameters and the robustness for the inter-session variability.
言語 en
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Ver.1 2023-05-15 13:43:34.535052
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