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1、說話人識(shí)別是語(yǔ)音處理技術(shù)的一個(gè)重要內(nèi)容,它廣泛應(yīng)用于人機(jī)接口、保安、軍事、司法等方面。本文研究的是與文本無關(guān)的說話人識(shí)別方法及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。 在算法方面，高斯混合模型（GMM）是目前最成功的一種說話人識(shí)別模型。比較流行的是用LBG算法初始化核函數(shù)位置，之后用期望最大化（EM）算法訓(xùn)練GMM模型，該方法存在必須事先確定高斯概率密度函數(shù)數(shù)量和易陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)，針對(duì)這一問題本文采用一種可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚類的人工免疫機(jī)制算法，可以根據(jù)輸入
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