结合GMM和UBM的说话人识别

资 源 简 介

结合GMM和UBM的说话人识别

详 情 说 明

说话人识别是生物特征识别领域的重要分支，GMM（高斯混合模型）和UBM（通用背景模型）的结合为其提供了经典解决方案。

GMM通过多个高斯分布的线性组合来描述说话人的声学特征分布，能有效捕捉不同频段的语音特性。而UBM作为预先训练的全量说话人背景模型，通过海量非目标说话人数据建模，形成声学特征的“通用参考”。识别时采用自适应算法（如MAP），只需用目标说话人少量语音调整UBM参数即可生成个性化GMM，显著减少数据需求。

该方法优势在于：UBM解决稀疏数据问题，GMM保证个体区分度。实际系统常配合MFCC特征提取，通过对数似然比检验判断说话人身份。这种框架对短语音鲁棒，曾是早期语音认证系统的核心技术。