摘要：随着说话人模型数量的增加,说话人识别系统的识别速度下降,不能满足实时性要求。针对这个问题,提出了基于分层识别模型的快速说话人识别方法。将变分法求解的KL散度的近似值作为模型间的相似性度量准则,并设计了说话人模型聚类的方法。结果表明,本文方法能够保证说话人模型聚类结果的有效性,在系统识别率损失很小的情况下,使系统的识别速度得到大幅度提升。

关键词：高斯混合模型 说话人识别 kl散度 模型聚类 

单位：江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室; 江苏无锡214122