demonstration of GMM-UBM

资 源 简 介

demonstration of GMM-UBM

详 情 说 明

GMM-UBM（高斯混合模型-通用背景模型）是语音识别和生物特征识别领域常用的建模方法。该方法通过两个核心组件实现高效的特征建模：

通用背景模型（UBM）：采用大量非目标语音数据训练的高斯混合模型，用于建立全局特征分布参考。UBM的核心思想是通过海量数据捕捉语音特征的通用统计特性。

目标说话人模型：通过最大后验概率（MAP）自适应算法，将UBM的参数调整适配到特定目标说话人的特征分布。这种迁移学习策略大幅减少了目标模型训练所需的数据量。

该方法的优势在于：利用UBM提供的先验知识避免小样本过拟合，通过自适应调整实现个性化建模。典型应用场景包括声纹识别系统中的说话人验证，以及其他需要处理可变长度序列数据的模式识别任务。